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energy-leakage--dual-tree
- 首先根据高斯白噪声频率充满整个频带的特性，通过双树复小波包变换对高斯白噪声进行分解，利用频带能量泄漏的定量分析方法，验证了双树复小波包变换具有较低的频带能量泄漏特性；其次利用双树复小波包变换逐层分解信号，对每层分解所得分量求其FFT谱的峭度，得到基于双树复小波包变换的谱峭度图，根据图中峭度最大的原则，可以自动准确的选择信号分解最佳层数和最佳分量；最后将基于双树复小波包变换的谱峭度图的故障诊断方法应用于实际工程中，对齿轮故障振动信号进行分析，选择最佳分解层数和分量后利用希尔伯特包络解调，有效准确地
xiaobobaoyuzhijiangzao
- ：提出一种基于对偶树复小波块阈值的信号降噪方法，并将其成功应用于机械故障诊断中。机械设备的振动信号都或多或少地含有噪声，导致弱故障信息的提取一直是故障诊断的难点和热点。提出的降噪方法充分利用对偶树复小波变换的平移不变性和块阈值法的更优估计特性，可以获得比常规的小波降噪方法以及基于常规离散正交小波变换的 NeighBlock 降噪法更高的信噪比， 不仅能有效抑制高斯白噪声， 还能够去除冲击信号中的脉冲噪声。-：A denoising method of block thresholding bas
gundongzhoucheng
- 包络分析大多在原始振动加速度信号基础上进行， 受噪声干扰等因素的影响较大 通过对原始振动信号自相关函数作包络分析， 可以有效地抑制噪声， 突出反映故障调制特征-s． Most of the envelope analyses are based on original vibration accelera- tion signal，which is seriously influenced by noise interference． The noise is effectively sup
xiaoboshenjingwangluo
- 提出了采用小波包的方法对供暖双吸式离心水泵轴承振动信号进行去噪和提取表征 相应轴承故障的频带能量 并采用 BP 神经网络进行训练和故障识别 通过 MATLAB 进行了仿真经试验验证该方法能够有效地识别出轴承故障-The wavelet package is adoptted to De-noise and extract band energy that represent bearing fault. and the BP neural network is adopting to t
90004
- 一个测试振动的数据，用于机械主轴的，拿来分析用-A vibration test data for machine spindle, used for analysis
QMB
- 计算球面摆方程，可以得到球面摆的振动方程，便于计算-calculate the pedulum