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nannvshengshibie
- 本文通过对男性和女性声音的语音特征的研究，发现男女声的基音频率存在较大的差异，并设计了基于基音频率分析的男女声识别系统。男女声识别系统由以下三个模块电路构成：话筒放大器，低通滤波器，半波整流电路，单片机测量控制模块。话筒放大器采用NE5532P音前置芯片，对语音信号进行放大；八阶低通滤波器MAX293完成基音信号的提取；单片机STC12C5410AD实现频率测量和控制输出功能。经仿真与电路实测，男女声的识别效果良好。-In this paper, the voices of male and f
Basedonwaveletanalysisandprincipalcomponentanalysi
- 基于小波分析和主成分分析的人脸识别研究随着社会的发展，社会各个方面对快速有效的身份验证的要求日益迫切。由 于生物特征是人的内在属性，具有很强的自身稳定性和个体差异性，因此是身份 验证的理想依据。其中利用人脸特征又是最自然直接的手段，相比其他生物特征， 它具有直接、友好、方便的特点，易于为用户接受。从而，人脸识别吸引了越来 越多来自计算机视觉和信号处理等领域的关注，成为模式识别、图像处理等学科 的研究热点。-Based on wavelet analysis and princ
qiuxielv
- 求信号的斜率，在一个周期内求的，在matlab中实现的，是提取特征时用到的。-Seek the slope of the signal, in a demand cycle, in matlab to implement, is used when extracting features. The body s signals.
signialsplus
- 通过对随机信号积累的检测系统分析，考察其数学特征，以此加深对随机信号通过系统的分析方法地掌握。并熟悉常用的信号仿真软件平台：MATLAB-signals plus and the system inspection
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- 将高阶时频表示引入机械故障诊断领域。介绍了Wigner 高阶矩谱(WHOS)的概念、定义。针对多分量信号Wigner 高阶矩谱的交叉项会产生“虚假信号”,结合局域波法, 提出了一种抑制WHOS交叉项的新方法。首先对复杂信号进行预处理, 利用局域波分解方法把其分解成有限个具有单分量特性的基本模式分量,然后对每个基本模式分量计算WHOS。该方法能有效抑制WHOS时频分布的交叉项。通过仿真实验和转子的故障实验,以Wigner 双谱为例, 验证了该方法的实用性,为故障诊断的特征提取提供了新的工具-Hig
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- 机械设备发生故障时, 故障特征的提取很重要。对于多通道的设备故障振动信号, 应用非平稳信号的盲源分离算法, 可以有效地提取各自独立的非平稳振动源,从而可以准确地进行机械故障诊断。针对不同时频分布的非平稳盲源分离算法, 比较了它们的分离效果。以转子的复合故障为例, 验证了该算法在故障诊断中可行性。-Machinery and equipment failure, the fault feature extraction is very important. Failure vibration si
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- 针对风力发电机齿轮箱的故障，介绍常用的故障诊断方法，理论上分析齿轮箱故障振动 信号的特征，并用 软件仿真其振动信号 对比正常运行与发生故障时的频域信号波形，并进行了一定的分析，为风力发电机齿轮箱的故障诊断提供了参考-Wind turbine gearbox failures, to introduce fault diagnosis method theoretically analyze the characteristics of the vibration signal of a ge
Hilbert335
- 测量6205深沟球轴承的故障振动加速度信号, 对信号进行时频分析, 利用经验模态分解方法将振动信号分解成不同特征时间尺度的固有模态函数,对每个固有模态函数进行Hilbert 变换得到Hilbert 谱,通过谱分析识别轴承的故障部位和类型, 证实Hilbert 谱的有效性-Measuring 6205 deep groove ball bearing fault vibration acceleration signal, the signal frequency analysis, empiri
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- 对重分配小波尺度谱存在着时、频分辨率不能同时达到最佳及当振动信号中存在着能量较大的噪声时会降低其时频分布可读性的缺陷，提出一种基于参数优化和奇异值分解(SVD)提高重分配尺度谱时频分布可读性的方法。首先利用Shan— non熵方法优化重分配尺度谱基函数的时间．带宽积(TBP)，克服其时、频分辨率不能同时达到最佳的缺陷，再对重分配尺度谱 进行SVD降噪降低噪声干扰影响，提高时频分布的可读性。最后用该方法对仿真信号和滚动轴承故障信号进行了分析，结果表明该方法的时频聚集性更好，抗噪能力更强，能
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- 在简单介绍WH-800型离心机基本结构及工作原理的基础上, 介绍了基于重构吸引子轨迹矩阵的奇异值分解技术,并引入自相关函数对现有奇异值分解技术加以改进. 通过对现场实测故障信号的分析,表 明改进的奇异值分解技术具有很好的降噪效果,能在强噪声背景环境下准确提取设备的故障特征信号, 为离心机的故障诊断提供了一种新的思路.-After a brief introduction WH-800 centrifuge basic structure and working principle, base
FD-Pearson-ICA-in-BSS
- 一种新的频域盲源分离方法，用皮尔逊系统去模拟不同频率上的信号分布，通过信号特征，选择合适的皮尔逊类型的函数去优化分离矩阵，从实现盲源分离.-A new frequency-domain blind source separation method using the Pearson system to simulate a signal on a different frequency distribution, through the signal characteristics, selec
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- 基于循环统计理论, 对循环平稳信号进行处理, 主要研究了信号的二阶循环统计特性, 即循环自相关函数和循环谱密度, 指出循环自相关函数不为零的循环频率对应着信号中的某些故障, 并 可以对调幅信号进行解调. 通过循环频率扫描方法提取的调制源分布在循环频率域的低频段, 其结 果可用循环频率-频率- 循环谱密度的三维图表示. 用仿真信号对该方法进行验证, 并应用于滚动轴承的内、外圈及滚动体的故障诊断, 可以有效地分离出所对应的故障特征频率.-Statistical theory based on
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- 小波分析可同时从时域和频域两个方面对信号进行分析，结合包络分析十分适合滚动轴承的故障特征提取；基于双通道的全矢小波分析方法不仅对单通道小波分析方法具有兼容性，而且弥补了传统的基于单通道信 息进行旋转机械故障特征提取造成的信息量不完整、易导致误诊的弊端。结果表明，在针对滚动轴承外圈故障特征提取时，全矢小波分析方法较小波一包络分析方法具有一定的优势。 -Wavelet analysis simultaneously from the time domain and frequency doma
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- 本文针对基于经验模态分解ＥＭＤ的时空滤波器存在的固有模态函数分量中频率混叠交叉导致有用信号与噪声一起被滤除的问题结合小波在时间尺度两域表征信号局部特征的特性提出了一种基于能量估计实现ＥＭＤ分解层数确定-In this paper, based on empirical mode decomposition EMD temporal filter mode functions inherent component of cross-frequency aliasing and noise toge
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- 针对柴油机振动信号的瞬时非线性特点, 提出采用柴油机振动信号的本征模函数( IMF) 分量进行特征频带识别的新方法。将柴油机振动信号经经验模态分解, 并去掉主要干扰因素所对应的IMF分量, 再将剩余IMF分量进行重构得到柴油机振动信号-For instantaneous nonlinear characteristics of vibration signals of diesel engine, the diesel engine vibration signal of the intrins
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- 针对齿轮滚动轴承等的早期损伤类故障, 提出将小波包分解作为包络分析的前置处理手段以提取振动信号的故障信息特征 。 在简述小波包基本原理的基础上, 通过仿真信号, 对振动信号的具体处理过程进行分析, 并对可能遇到的问题, 提出处理办法, 然后应用于诊断实例 。 -Early damage fault for rolling bearings and other gear, the proposed wavelet packet decomposition as pre-processing mea
Study-on-compound-fault-diagnosis
- 针对滚动轴承复合故障信号特征难以分离的问题， 提出将双树复小波变换和独立分量分析( ICA) 结合的故障诊断方 法 该方法首先将非平稳的故障信号通过双树复小波变换分解为若干不同频带的分量 由于各个分量存在一定的频率混叠， 对 故障信号特征提取有很大的干扰， 进而引入 ICA 对各个分量所组成的混合信号进行盲源分离， 从而尽可能消除频率混叠 最后 对从混合信号中分离出来的独立分量信号进行希尔伯特包络解调， 即可实现对复合故障特征信息的分离和故障识别-Aiming at the diff
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- 心电信号特征点提取特征值和结合多种算法处理信号的研究-Study on the algorithm of ecg signal feature point extraction
基于 HHT 的船体结构应力监测数据 特征分析和去噪方法
- ［目的］为了去除船体结构应力监测数据中的噪声信号，获得有效的数据信息，以便为后续数据挖掘提 供支撑，［方法］首先，采用 HHT 方法中的经验模态分解（EMD）算法对数据进行成分分析，得到固有模态函数 （IMF）和余项。然后，通过 Hilbert变换得到 Hilbert谱，证明应力监测数据的非平稳特性。最后，以信噪比（SNR） 和均方根误差（RMSE）为例，结合自适应去噪和小波阈值去噪两种方法对应力监测数据进行去噪效果比较。 ［结果］结果表明，基于 HHT方法的自适应去噪和小波去噪都具有一定
SCSI程序员指南
- 硬盘接口开发，偏重于信号特征、时序协议和硬件细节的信息。(Hard disk interface development focuses on signal characteristics, timing protocol and hardware details.)