奇异谱熵相关论文
随着植入式多电极阵列技术的逐步成熟,计算神经科学研究有了新的实验手段。如何从多电极阵列采集的神经电信号中,快速准确地检测出......
为了定量描述涡旋压缩机的运行状态,应用信息熵理论,建立了一种基于时域的奇异谱熵、频域的功率谱熵、时-频域小波能量谱熵和小波......
奇异谱分析是脑电信号研究的一种新方法.脑电信号的奇异谱熵可以反映脑电的特征,它有助于研究大脑的动力学行为.时变脑电信号所对......
目的:实现神经元峰电位(spike)的准确检测和分类,为神经信号的后续分析和解码提供前提条件.方法:采用改进的阈值法,从植入式多电极......
提出一种基于多分辨奇异谱熵和支持向量机的特高压直流输电线路区内外故障识别方法，可准确将本侧区外故障、区内故障以及对侧区外故......
针对风电机组齿轮箱中齿轮故障特征提取与故障诊断问题,提出一种基于集合经验模式分解(EEMD)、奇异谱熵和模糊C均值聚类的故障诊断......
在断路器投切时伴随着较强的声波信号,它包含了大量断路器状态信息,通过分析声波信号能够特征提取方法,能够为后续故障诊断提供依......
针对水电机组振动信号的非平稳性和特殊性,提出一种基于集合经验模态分解（EEMD）的奇异谱熵和自组织特征映射网络（SOM）相结合的故障诊断......
往复泵作为石油石化行业重要的输送设备,通过振动监测手段来保证系统的安全稳定运行具有重要的现实意义。如何对往复泵的非平稳和......
针对低信噪比下雷达信号难于识别的问题,提出了基于三维熵特征的雷达信号识别算法。通过提取不同雷达信号的香农熵、指数熵、奇异......
变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)方法能有效地抑制模态混叠现象,信噪分离效果良好,利用VMD分解铝合金双丝PMIG(......
根据结构振动响应的行为会随结构状况的变化而改变的原理,提出了用奇异谱熵作为指标来评价结构状况的方法.采用脉冲响应序列重构相......
研究和识别输电线路直击雷的暂态特征对研制基于暂态量的保护及提高可靠性都具有十分重要的意义.针对雷击未故障、雷击故障和接地......
运用Mallat小波算法将被测信号分解为不同频带，并进行信号重构，然后利用奇异值分解，提取不同尺度下的信号奇异谱熵作为特征向量．以特征......
研究小波奇异谱在轴承故障诊断中的厦用问题，针对小波奇异谱熵无法有效实现故障诊断的不足，提出以最大小波奇异谱为特征的轴承故障诊......
对相空间重构中的重要参数时间延迟L的选择进行了研究,并针对奇异值比率(SVF)方法的不足,将奇异谱熵引入相空间重构中L的选择,提出......
在立铣加工过程中,颤振是加工过程失稳的一个最重要的原因。颤振将会严重影响工件表面质量和材料去除率,加剧刀具磨损和恶化工作环......
针对雷达信号识别算法存在着准确率低以及抗噪性差的问题,提出基于时频图像三维熵特征的雷达信号识别算法。该方法对雷达信号时频......
提出基于强化学习三态组合长短时记忆神经网络(reinforcement learning 3-states combined long and short time memory neural ne......
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为更加准确地理解和掌握变压器绕组的振动响应特性,及时发现变压器绕组的故障隐患,以一台110 k V变压器为研究对象,依托所研制的变......
为了解决当前人工智能预测方法在滚动轴承状态趋势预测中预测精度较差、计算效率较低的问题,提出基于强化学习单元匹配循环神经网......
针对当前电力系统配网领域的过电压识别问题，提出一种基于时频分布特征的配电网暂时过电压分类识别方法。在暂时过电压中，单相金属性......
局部放电信号特征提取是电力设备绝缘缺陷模式识别和故障诊断的关键步骤。奇异谱熵分析(singular spectrum entropy analysis,SSEA......
脉内特征提取是新体制雷达辐射源信号分选的关键问题,文中针对现有方法分选准确率不高和对噪声敏感的问题,提出了一种基于高次频谱......
针对呼吸裂缝梁刚度随裂缝开合成双线性变化的特点,提出了利用结构响应的奇异谱熵识别裂缝的出现、位置、损伤程度的方法。结果表......
针对旋转机械振动信号的非平稳、非线性等特点,提出一种基于集合经验模式分解（EE-MD）的奇异谱熵信号分析及故障诊断方法.该方法利用E......
该文提出基于振动信号分析的采煤机摇臂轴承故障诊断方法,对振动信号进行双树复小波变换（Double Tree Complex Wavelet Transform,D......
配电网是整个电力系统与用户直接相连的部分,这就决定了配电网具有结构复杂、设备多、线路覆盖面积大的特点。配电网络是电压等级......
