基本模式分量相关论文
基于环境激励条件下结构的模态参数识别问题需要处理采集的数据信号来得到所需的参数信息.经验模式分解(EMD)通过筛分过程将原始信......
基于经验模式分解（empirical mode decomposition,简称EMD）分解出的基本模式分量往往会因为原始数据中的一些异常数据和高频噪声而丧......
为了解决传统小波或小波包变换方法对柴油机振动信号频率分辨率不高、易受邻近谐波分量间交叠影响的缺陷，提出了一种基于经验模态分......
由于往复式机械振动信号的强烈非线性，对其进行特征提取较为困难．针对上述现象提出了一种计算信号多分量奇异熵的特征提取方法．通过局......
提出了一种新的用于时间序列预测方法.由于实际信号常常具有非平稳特征,直接应用AR模型进行时间序列分析,得不到理想的效果.而局域......
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......
针对旋转机械转子早期故障检测精确度低的问题，建立了尺度变换随机共振降噪下的经验模式分解（EMD）模型。利用尺度变换随机共振模型在......
局域波分析是一种新的时频分析方法,该方模式分量的精度,进而影响到它的实际应用.综述了各种局域波分解算法,讨论了各种算法的性能......
能否减小噪声干扰,提高信噪比,有效地提取故障信息是进行滚动轴承早期故障诊断的前提和关键。提出一种基于经验模态分解(empirical......
提出了一种新的调制信号解调分析技术,来抑制传统的包络解调方法中经常出现的无意义的频率成分.首先,对复杂的振动信号进行经验模......
为实现基于导波的旋转圆柱结构的无损检测,提出一个圆柱模型和相应的损伤识别方法。当该圆柱模型处于无缺陷和有缺陷状态时,基于动......
该文介绍一种新的非平稳信号分析方法一局域波分析。该方法源于瞬时频率的概念,它能把动态信号的局部特征正确地在时频域内予以描......
