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- 图像压缩编码方法分析 1图像压缩技术发展过程 2图像压缩编码 2.1自适应预测编码 2.2模型法编码及分形编码 2.3小波变换用于图像压缩编码
wavelet_denoise
- 多种方法（软硬阈值、自适应阈值等）进行小波去噪的matlab程序
q1
- 提出了一种基于复解析小波变换的相位诊断齿轮故障的方法。复解析小波变换将Hilbert变换与小波分析紧密结合在一起,具有自适应分析能力。利用复解析小波变换得到齿轮振动信号的相位,其功率谱图上可提取调制边频带结构来识别故障模式。试验结果表明这种方法可有效应用于齿轮局部故障诊断中。-A new method using the phase based on complex analytical wavelet transform for fault diagnosis of gears was pro
q2
- 提出了一种基于复解析小波变换的相位诊断齿轮故障的方法。复解析小波变换将Hilbert变换与小波分析紧密结合在一起,具有自适应分析能力。利用复解析小波变换得到齿轮振动信号的相位,其功率谱图上可提取调制边频带结构来识别故障模式。试验结果表明这种方法可有效应用于齿轮局部故障诊断中。-A new method using the phase based on complex analytical wavelet transform for fault diagnosis of gears was pro
q3
- 复解析小波变换将Hilbert变换与小波分析紧密结合在一起,具有自适应分析能力。利用复解析小波变换得到齿轮振动信号的相位,其功率谱图上可提取调制边频带结构来识别故障模式。试验结果表明这种方法可有效应用于齿轮局部故障诊断中。-A new method using the phase based on complex analytical wavelet transform for fault diagnosis of gears was proposed. The phase of vibrati
q4
- 提出了一种基于复解析小波变换的相位诊断齿轮故障的方法。复解析小波变换将Hilbert变换与小波分析紧密结合在一起,具有自适应分析能力。利用复解析小波变换得到齿轮振动信号的相位,其功率谱图上可提取调制边频带结构来识别故障模式。试验结果表明这种方法可有效应用于齿轮局部故障诊断中。-A new method using the phase based on complex analytical wavelet transform for fault diagnosis of gears was pro
q6
- 提出了一种基于复解析小波变换的相位诊断齿轮故障的方法。复解析小波变换将Hilbert变换与小波分析紧密结合在一起,具有自适应分析能力。-A new method using the phase based on complex analytical wavelet transform for fault diagnosis of gears was proposed. The phase of vibration signals of gears is got by complex analyt
Fault-Diagnosis-Using-
- 外文文献，介绍 风电齿轮箱相关的诊断的方法，即运用自适应小波进行诊断-Wind Turbine Gearbox Fault Diagnosis Using Adaptive Wavelet Spectrum
maidongxinhao
- 文基于小波分析的特点，提出了一种对信号进行多重小波 变换的自适应去噪法，该方法不仅克服了小波去噪软硬阈值法的局限性，而且解决了自适应滤波中参考信号选取难的 问题，将该方法用于脉搏信号降噪，得到了满意的去噪效果。-The text features based on wavelet analysis, proposed an adaptive multi-wavelet transform for signal denoising method, this method not only
23432abcde
- 在数字图像受到噪声污染后, 需要对其进行滤波。针对不同的噪声有不同的滤波方法。中值滤波对滤 除脉冲噪声有很好的效果, 但也会损失图像的部分细节, 而自适应中值滤波能够在保持图像细节的基础上 滤除脉冲噪声。-Contaminated by noise in the digital image, it needs to be filtered. Different for different noise filtering method. Median filter to filter ou
xiaoboyuzhi
- 各种方法的去噪程序 den1.m 使用半软阈值方法对图像进行去噪 den1_5_1.m 半软阈值的改进方法 对第一层重构图像进行均值滤波 den1_9.m 半软阈值的改进方法 将线性衰减的函数改为指数的 den1_10.m 半软阈值的改进方法 对第一层的重构图像再次进行小波阈值去噪 den2.m 用软硬阈值函数的改进方法进行去噪 den3.m 用广义阈值函数进行去噪 den4.m 用自适应特征阈值函数进行去噪 wdenoise
Mechanical-fault-diagnosis-method
- 经验小波变换(EWT)是一种新的自适应信号分解方法, 该方法继承了EMD 和小波分析方法的各自优点, 通过提取频域极大值点自适应地分割傅里叶频谱以分离不同的模态, 然后在频域自适应地构造带通滤波器组从而构造正交小波函数, 以提取具有紧支撑傅立叶频谱的调幅-调频(AM-FM)成分。本文将该方法引用到机械故障诊断中, 提出了一种基于经验小波变换的机械故障诊断方法, 并与EMD方法进行了对比分析。仿真结果表明, 经验小波变换方法明显优于EMD方法, 能有效地分解出信号的固有模态。与EMD 相比较, 该