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kpca
- 主元分析法(PCA)是目前基于多元统计过程控制的故障诊断技术的核心，是基于原始数据空间，通过构造一组新的潜隐变量来降低原始数据空间的维数，再从新的映射空间抽取主要变化信息，提取统计特征，从而构成对原始数据空间特性的理解。-Principal Component Analysis
dianlanguzhang
- 电缆故障行波脉冲分析法仿真，小波分析提去噪并提取特征-Traveling wave pulse method in electric cable short circuit fault, using wavelet analysis to decline noise
wavelet-in-powersystem
- 电力系统暂态故障的六种形式仿真，小波分析去噪，提取特征-six form of Power system transient fault, using wavelet analysis
prony
- 小电流接地系统发生接地故障时，利用prony算法提取暂态特征分量并利用相关分析法实现选线取得很好的效果，有效的排除了干扰信号的影响，结论明显、准确性高。-When the small current grounding system occurs ground fault , we use prony algorithm to extract the transient characteristics of the component and line selection by using co
g
- 主元分析法(PCA)是目前基于多元统计过程控制的故障诊断技术的核心，是基于原始数据空间，通过构造一组新的潜隐变量来降低原始数据空间的维数，再从新的映射空间抽取主要变化信息，提取统计特征，从而构成对原始数据空间特性的理解。-Principal component analysis (PCA) is based fault diagnosis technique multivariate statistical process control at the core of the current,
TimeFrequency
- 时频分析在MATLAB环境下的源代码。用来分析振动信号，提取特征，故障诊断-Time-frequency analysis in MATLAB source code. It used to analyze the vibration signal, feature extraction, and troubleshooting
EnergyEntropy
- 能量熵的源程序，用于提取故障信号特征，研究故障诊断的可以看下。-Energy entropy of the source program, used to extract the fault signal characteristic, the research of fault diagnosis may have a look.
分形维数和近似熵
- 分形维数和近似熵 用于提取特征量 实现信号识别 故障诊断(Fault diagnosis based on signal recognition)
feature_RMS
- matlab振动试验数据分析，信号获取：测量获取设备的信号（振动、转速、过程参等）。信号分析：从信号中提取反映设备运行状态和故障的特征值。故障诊断：根据信号特征信息，对故障进行诊断（专家诊断、智能自动诊断）和预测(Matlab vibration test data analysis, signal acquisition: Measurement and acquisition of equipment signals (vibration, speed, process parameters
魔鬼式交易网格EA稳定盈利
- 网格交易是一种有效的机械交易策略，它不依赖方向，不从波动中获利并且利用市场的内在波动性。它使用固定价格水平在一个或两个方向上进出交易。通常以20-200点子的间隔间隔的此类交易会创建交易网格。 [ 用户指南 | 安装指南 | 更新指南 | 故障排除 | 常见问题 | 所有产品] 好处 易于设置和监督 它是不受时间限制的 无需指标或严格分析 交易价格范围，而不是交易设置 几乎不需要市场预测 定期从市场中提取资金 特征 它可以做多，做空或双向交易 它可以交易许多
PCA算法
- 对高维数据进行特征两提取,提高数据分类速度,可用于故障诊断数据的特征量提取.
KPCA算法
- 对高维数据进行特征两提取,提高数据分类速度,可用于故障诊断数据的特征量提取.
LPP算法
- 对高维数据进行特征两提取,提高数据分类速度,可用于故障诊断数据的特征量提取.