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cluster_VMDaFCM_casedat
- 为了精准、稳定地提取滚动轴承故障特征，提出了基于变分模态分解和奇异值分解的特征提取方法，采用标准模糊C均值聚类(fuzzy C means clustering, FCM)进行故障识 别。对同一负荷下的已知故障信号进行变分模态分解，利用 奇异值分解技术进一步提取各模态特征，通过FCM形成标准聚类中心，采用海明贴近度对测试样本进行分类，并通过计算分类系数和“卜均模糊嫡对分类性能进行评价，将该方法 应用于滚动轴承变负荷故障诊断。通过与基于经验模态分解的特征提取方法对比，该方法对标准FCM
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- 为了直接对内燃机振动谱图像进行诊断识别，提出一种基于改进变分模态分解（ＶＭＤ）、伪魏格纳时频分 析（ＰＷＶＤ）与局部非负矩阵分解（ＬＮＭＦ）的内燃机振动谱图像识别诊断方法-In order to direct the internal combustion engine vibration spectral image for diagnosis recognition is proposed based on the improved variational mode decomposit
VMD_2D
- 二维变分模态分解可于图象处理等，最新的自适应分解方法-2D Variational Mode Decomposition，WHICH CAN BE USED FOR IMAGE
变分模态方法
- 变分模态分解方法能够使一个多频带的故障信号，分解出具有单个频带的子信号，然后使用共振解调方法可实现故障信号的诊断。(VMD method can decompose a multi band fault signal into a single band sub signal, and then use resonance demodulation method to realize fault signal diagnosis.)
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- vmd变分模态分解，是一种自适应、完全非递归的模态变分和信号处理的方法。该技术具有可以确定模态分解个数的优点，其自适应性表现在根据实际情况确定所给序列的模态分解个数，随后的搜索和求解过程中可以自适应地匹配每种模态的最佳中心频率和有限带宽，并且可以实现固有模态分量（IMF）的有效分离、信号的频域划分、进而得到给定信号的有效分解成分，最终获得变分问题的最优解。(VMD variational modal decomposition is an adaptive, completely non-rec
VMD代码
- VMD代码，该程序对信号进行经验模式分解，可以用于故障信号处理，还可以与很对方法结合。如，排列熵，emd,vmd,等，包含VMD、EMD、EEMD工具箱，可用于变分模态分解、EMD以及EEMD谐波检测对对比分析(VMD code, the program for empirical mode decomposition of signals, can be used for fault signal processing, can also be combined with a very goo