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在现代化工、电力、制造等关系到国民经济发展的重要领域中,电机轴承的运行状况是工业系统能够正常运转的关键因素。而电机轴承运......
基于多普勒雷达的非接触式心跳检测对于一些特殊场合有着重大的实用价值。然而,准确且快速的心率检测仍面临两大挑战:呼吸的强干扰以......
风电机组齿轮箱轴承运行环境中存在的噪声和轴承不同部件之间的严重耦合振动,使采集的振动信号的故障特征不明显,故很难直接完成风......
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磨矿过程中的球磨机运行实时工况复杂,球磨机内部负荷状态难以准确获取.提出以原始简体振动信号与本征模态函数的能量差作为自适应......
特定辐射源识别根据不同发射器独有的特征将其区分出来,这些特征称为指纹。造成不同指纹的主要原因是发射器功率放大器的非线性和......
为了解决同步压缩变换(synchrosqueezing transform,SST)在无噪声干扰下能够显著提高时频分辨率,但在有背景噪声时会出现严重的时......
针对混沌网络流量时间序列预测,提出一种基于自适应变分模态分解AVMD(Adaptive Variational Mode Decomposition)-分散熵DE(Disper......
随着水电机组在电力系统渗透率的不断提高,低频振荡和超低频振荡等振荡形式有时会同时存在。针对多类型振荡模态信号特征参数辨识......
针对电力系统非线性、非平稳机电振荡信号特征参数提取困难的问题,提出了一种基于自适应变分模态分解(adaptive variational mode ......
针对传统时频分析方法分解不准确、效率低下的问题,提出一种改进的自适应变分模态分解(AVMD)方法,该方法预先使用短时傅里叶变换预......
ue*M#’#dkB4##8#”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:(100084川C京市海淀区清华园申请人:清......
采用自适应的变分模态分解(adaptive variational modal decomposition,简称AVMD)与核极限学习机(kernel extreme learning machin......