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matlab 傅里叶展开 波形分解 振动分析-matlab Fourier decomposition on waveform
Vibration analysis
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y=d2wavelet(x,Fs,level) does the 2nd order Daubechies Wavelet Transform of signal x with a sampling frequency Fs and the DWT is decomposition is done upto a level
It returns the matrix of all decompositions and the final approximations.
Instead
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matlab程序 EMD分解，经本人测试非常好用，可用于振动信号分解，平稳或非平稳信号都可以。-EMD decomposition matlab program, after I test is very easy to use, can be used for vibration signal decomposition, stationary or non-stationary signal can be.
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小波包分解，重构轴承振动信号，Hilbert包络，FFT进行频谱分析，以获得轴承故障频率。-Wavelet packet decomposition, reconstruction of bearing vibration signal, Hilbert envelope, FFT spectrum analysis to obtain the bearing fault frequencies.
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局部均值分解Local Mean Decomposition 用于振动信号的自适应分解，获得若干分量，非常实用。-Local Mean Decomposition Local Mean Decomposition is used to the adaptive Decomposition of vibration signals, gain some weight, very practical.
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希尔伯特振动分解MATLAB代码，hilbert vibration decomposition MATLAB code
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vmd分解程序，修改版，可以用于处理实测振动信号。-vmd decomposition process, a modified version can be used for processing the measured vibration signal.
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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
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小波变换进行变速箱故障诊断
首先将s1和s2信号时域谱（s1代表维修前的振动信号，s2代表维修后的振动信号），画出来进行对比，会发现s1信号的振动幅值会比较高；然后对s1和s2分别进行小波分解并画出各层的时域谱，只对比s1和s2分后的最高时域谱，s2更加的具有周期性，且幅值较小，s2周期性不够明显，且振动过于密集。分析完时域谱后开始分析频谱，首先对原信号s1和s2fft转换，得到频谱图，如图，然后再对小波分析后高频部分进行fft转换，做出频谱图。对比后我们发现，在f 2375HZ出（也就是齿
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该代码针对滚动轴承故障振动信号呈现出非线性、非平稳性及噪声背景较强等特点，为了有效提取故障特征，使用的一种共振稀疏分解（Resonance-based sparse signal decomposition，RSSD）与小波变换相结合的振动信号特征提取技术的相关仿真实验程序和轴承数据分解程序。其中，共振稀疏分解是基于品质因子可调小波变换与形态分量分析的一种新的信号分解方法，与常规的基于频带划分的信号分解方法不同，它依据信号各分量的振荡形态不同对信号进行分解。
同时还提供了可调谐 Q 因子小波
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程序是机械振动信号EMD分解，可将振动信号从高频道低频分解(EMD decomposition program for mechanical vibration signals)
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经验模态分解 是一种针对非线性、非平稳振动信号的处理方法(Empirical mode decomposition is an approach to nonlinear and non-stationary vibration signals)
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一种分解精度高、模态混叠问题少的VMD特征提取算法，进行振动信号分解,形成初始特征向量矩阵(A VMD feature extraction algorithm with high decomposition accuracy and few modal aliasing problems is used to decompose the vibration signal and form the initial eigenvector matrix.)
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改进的变分模态分解算法，有效提取振动信号中故障频率。(The improved variational mode decomposition algorithm can effectively extract the fault frequency in vibration signals.)
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实现对振动信号的小波变换分解的特征提取。(The wavelet transform decomposition of vibration signal is realized to extract its features.)
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