特征信号造句

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基于小波变换的脑电特征信号自动检测方法
一种弱故障特征信号的提取方法及其应用研究
故障诊断常用的方法是以泵缸体上的振动信号作为系统特征信号来提取故障特征向量。
此方法的优点在于特征信号取自于阀箱内的压力，不易受到外部环境的干扰，适用于多个泵阀同时发生故障的情形。
并采用时域，频域的分析方法对故障特征信号进行分析，从而得到气门间隙异常状态的信息。
Kock 、 m人sakawa等人提出荷电粒子比的单事例起伏可以作为qgp形成的特征信号后，引起了理论和实验物理学家的） ’ “泛兴趣。
摘要舰船的腐蚀和防腐电流经螺旋桨转动的调制后在海水中会?生极低频电场，成?一种重要的特征信号源。
首先详细分析了锅炉燃烧系统故障的特点和产生这些故障的原因，并提取出能反映系统状态的诊断特征信号，建立故障诊断规则库。
3 )根据过程信息能够用若干“尽可能独立”的过程特征信号进行描述的原理，提出了一种基于独立成分分析的过程监控方法。仿真研究表明，这种方法是有效的。
在机械故障诊断的发展过程中，最重要、最关键、也是最困难的问题之一就是故障特征信号的特征提取，从某种意义上说，特征提取是当前机械故障诊断研究中的“瓶颈”问题。
用特征信号造句挺难的，這是一个万能造句的方法
本论文主要对机电系统故障检测与诊断技术进行了研究，提出了若干种故障特征信号提取新方法，并充分利用这些方法对异步电机及滚动轴承的多种故障诊断进行了大量的仿真及实验研究。
面对日趋复杂的电磁环境以及变化繁多的雷达特征信号,现有的雷达侦察接收系统对多种信息的处理显得力不从心,本文从接收机前端考虑,对其中的一种解决方法? ?自适应的接收机前端进行分析、研究。
基于图像的测量技术是从计算机视觉领域中发展起来的新型非接触测量技术，它主要是把图像当作检测和传递信息的手段或载体而加以利用的测量方法，通过提取图像的特征信号，最终从图像中获取被测对象的实际信息。
主元分析方法不仅作为一种过程特征的提取方法(在过程信息服从多元正态分布的情况下) ，而且也作为一种过程数据降维的主要工具(在过程盲源信号提取的情况下) ；盲源信号分析是从信息论的角度，从过程信息中提取出尽可能独立的过程特征信号或过程原始信源信号，它具有比主元分析更好的刻画过程运行特征的性能。
仿真分析中利用该算法实时消去特定频率的干扰信号，突出故障特征信号，提高故障特征信号的提取能力，该算法还成功地解决了电力系统单相电路瞬时谐波及无功电流的检测问题。
研究了多小波的平衡处理，对低通滤波器p ( )一般选择平衡器为正交矩阵r ，使得常数信号成为平衡后的低通滤波器r ~ tp ( ) r的特征信号，若要保持矩阵滤波器的正交性和对称性，可选择平衡后的高通滤波器为q ( ) r ；若只保持多小波的正交性，可选择高通滤波器为r ~ tq ( ) r 。
为此，本文创造性地提出以常见的压力信号(阀箱内的压力)作为系统特征信号来提取故障特征向量的方法。这种方法信号测取简单、处理方便，有着振动信号方法无法比拟的优点。
第四章首次引入一种重分配方法，得到干扰项少而分辨率高的重分配平滑伪魏格纳维尔分布( rspwvd ) ；对发动机曲轴主轴承响、连杆轴承响、活塞销响、活塞敲缸响、气门响和挺杆响等常见机械异响故障振动信号特征进行了全面地比较分析；通过对各种异响故障特征信号的分析研究，提出基于rspwvd的发动机多异响故障诊断策略，利用该策略可以准确识别不同的发动机异响故障。
然后，在实验与对实验所采集数据频谱分析基础上，根据对小波分析用于信号处理可行性研究，本文选择db6母小波、尺度j = 3对实验所采集数据信号进行小波变换，变换后其高频成分d _ 1信号即为声发射特征信号。
主要内容如下：对壁面机器人的可能故障进行分析，总结系统可能的故障类型，并选择体现不同故障类型的特征信号，构建系统的故障空间和故障征兆空间，建立了两者之间的映射关系，并在此基础上制定了故障诊断方案。