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搜索资源列表

  1. 基于小波包的语音特征提取DSP代码

  2. 基于小波包的语音特征提取DSP代码,在C++下实现

  3. 所属分类：硬件开发

    • 发布日期：2009-08-08
    • 文件大小：324kb
    • 提供者：csstu

  1. 小波包能量分析matlab实现代码

  2. 用matlab实现小波包能量分析，可以提取特征信号，网上找了好久才发现的好东东，欢迎下载

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-12-26
    • 文件大小：5kb
    • 提供者：xiefeng952799

  1. 基于提升小波包变换的发动机缸盖振动信号特征提取.pdf

  2. 基于提升小波包变换的发动机缸盖振动信号特征提取.pdf

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-03-26
    • 文件大小：444kb
    • 提供者：shelihuang12345

  1. 小波包 matlab

  2. 小波包变换的matlab 源程序 用于特征提取

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-10-12
    • 文件大小：284kb
    • 提供者：xibangde209

  1. 小波包 特征提取 matlab

  2. 小波包 用于特征提取 matlab源程序

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-10-12
    • 文件大小：5kb
    • 提供者：xibangde209

  1. 基于提升小波包变换集成特征提取模型.kdh

  2. 基于提升小波包变换的集成特征提取模型，针对信号特点和提升小波包变换的 性质，建立了适于在线提取的缸盖振动信号特征参数体系。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-12-11
    • 文件大小：732kb
    • 提供者：a575644849

  1. 自适应小波包特征提取支持向量机建模及光谱分析应用

  2. 自适应小波包特征提取支持向量机建模及光谱分析应用

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2013-10-29
    • 文件大小：3mb
    • 提供者：dabidabi

  1. 小波包特征提取

  2. 对某信号进行3层小波包分解并重构，提取方差，获得信号特征。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2015-04-22
    • 文件大小：1kb
    • 提供者：boluoshao

  1. 小波包分析在故障特征提取与识别中的应用

  2. 对观测信号进行小波包分析，从而提取故障信息，建立能够表征系统特征的状态向量，用模式识别的方法对系统进 行故障检测与定位，实现系统的故障诊断。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2015-05-15
    • 文件大小：82kb
    • 提供者：u013691724

  1. 小波包分解

  2. 小波包特征提取

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2016-10-25
    • 文件大小：636byte
    • 提供者：nichlsky

  1. 采用小波包ASGSO-RBF的采煤机滚动轴承故障诊断

  2. 针对采煤机滚动轴承常见的突发问题诊断准确性不高和速度慢,以小波包和RBF神经网络为基础,提出了由小波包分解提取各个节点特征能量谱与自适应步长萤火虫算法优化的RBF神经网络进行分类辨识的采煤机滚动轴承故障诊断方法.对振动传感器输出的信号进行小波包分解,运用基于代价函数的局域判别基(LDB)算法对小波包分解进行裁剪,获取最优的特征能量谱,经处理后作为特征向量训练ASGSO-RBF神经网络,建立诊断模型.实验结果表明:所建模型的故障辨识正确率达到95.8%以上,相较于其他算法模型具有更低的误报率和漏报

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-15
    • 文件大小：618kb
    • 提供者：weixin_38621897

  1. 基于小波包能量熵的电能质量扰动识别

  2. 提出了一种基于小波包能量熵的电能质量扰动识别方法。该方法对仿真的扰动电压信号进行4层小波包分解,提取小波包能量熵特征向量,利用主分量分析法提取电压信号的小波包特征向量并输入到概率神经网络(PNN)进行扰动识别,实现了扰动样本的最优压缩,简化了扰动分类中神经网络分类器的结构,提高了神经网络扰动识别的速度和精度。仿真结果表明,该方法具有良好的扰动识别能力。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-13
    • 文件大小：743kb
    • 提供者：weixin_38665193

  1. 基于小波包特征提取的煤岩硬度振动识别方法

  2. 针对现有煤岩硬度性状识别方法不能满足采煤机滚筒实现自动调高技术的需要,提出摇臂振动信号时频域能量特征识别煤岩硬度的方法。采用自主研发并取得煤安认证的矿用振动加速度传感器开展井下测试,以综采工作面采煤机摇臂处实测振动加速度信号为研究对象,利用小波包信号分析方法,得到第3层4个频率成分的时频域分解信号,根据系数重构后的函数表达式,计算各个频段内的信号能量作为特征向量,确定采煤机截割煤岩时摇臂振动特征。MG180/420-BWD薄煤层采煤机在兖矿集团南屯煤矿测试结果表明,小波包时频域能量特征向量对截割

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-28
    • 文件大小：269kb
    • 提供者：weixin_38628953

  1. 小波包的特征提取算法，亲试用，有效

  2. 此代码是用于信号的特征提取，提取信号的小波包特征，可以用于心电信号，语音信号等一维信号的特征提取。直接输入信号就可以提取出各个系数下的特征的方差。

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2019-12-31
    • 文件大小：1kb
    • 提供者：yundoummm

  1. 基于小波包变换的转子断条故障特征提取

  2. 针对鼠笼式感应电动机断条故障会在定子电流中产生特征频率的特点,采用双Hilbert变换对采集到的电流信号预处理,并且利用小波包变换提取故障特征信号。通过小波包分解,使得故障频率在每个子频段中突显出来。通过增加小波时域波形的波峰数,有效地抑制频带重叠现象和频谱泄露。双Hilbert变换解决了基频能量串扰的问题,让故障频率更容易提取。采用子频段节点重构系数均方根值变化率作为故障判断考察指标。通过实验室应用,验证该方法能够有效地识别转子断条故障。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-28
    • 文件大小：257kb
    • 提供者：weixin_38592502

  1. 基于小波包系数平均能量的异步电机转子故障诊断

  2. 异步电机的转子断条的特征信号与基波频率非常接近,并且幅值很小,很容易被变频分量湮没。研究了小波包分解和小波包节点系数重构,以及小波包系数的平均能量的计算。然后通过小波包分解提取故障的特征信号的频带向量,最后计算频带向量的小波包系数平均能量并进行归一化处理,形成故障特征向量。通过特征向量的对比判断电机是否发生转子断条故障。并通过Matlab仿真以及实验分析验证了这种方法的可行性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-03
    • 文件大小：765kb
    • 提供者：weixin_38665490

  1. 小波包神经网络在离心压缩机故障识别中的应用

  2. 为了能够提高离心压缩机故障识别的准确性和效率,构造了小波包模糊神经网络对离心压缩机进行故障识别。研究了小波包分析提取特征向量的方法。利用小波包分析获得了离心压缩机的特征向量后,利用模糊神经网络对其进行故障识别。利用小波包模糊神经网络对离心压缩机常见的5种故障进行了识别,结果表明该方法具有较高的故障识别能力。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-28
    • 文件大小：227kb
    • 提供者：weixin_38590996

  1. 小波包分析在采煤机减速器故障诊断中的应用

  2. 提出了一种采用小波包理论提取采煤机减速器故障信号的方法。利用小波包变换对减速器振动信号进行分解、重构及能量计算,有效地提取出采煤机减速器故障特征信号,从而获得故障的信息。仿真研究结果表明,基于小波包能量法的故障诊断方法能够有效地提取出采煤机减速器故障的频率信息。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-07
    • 文件大小：679kb
    • 提供者：weixin_38715879

  1. 基于小波包与EKF-RBF神经网络辨识的瓦斯传感器故障诊断

  2. 针对瓦斯传感器常见的偏置型、冲击型、漂移型和周期型4种突发型故障,以小波分析和RBF神经网络为基础,提出了由小波包分解提取特征能量谱与扩展Kalman滤波算法(EKF)优化的RBF神经网络进行模式分类辨识的瓦斯传感器故障诊断方法。对瓦斯传感器的输出信号进行小波包分解,运用基于代价函数的局域判别基(LDB)算法进行裁剪,获取最优的特征能量谱,经处理后作为特征向量训练EKF-RBF神经网络,采用参数增广和统计动力学方法,通过带有整定因子的EKF参数估计,用来辨识瓦斯传感器的故障类型。实验结果表明:该

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-19
    • 文件大小：247kb
    • 提供者：weixin_38691199

  1. 基于小波包特征熵和粒子群优化的模拟电路故障诊断

  2. 随着电路系统集成化和复杂化的发展，电路故障诊断技术越来越受到学者的重视，其中模拟电路由于其自身的特殊性成为研究中的一个难点。本文运用小波包特征熵作为电路故障特征的提取方法，选取支持向量机作为故障分类器，采用粒子群算法优化支持向量机的参数，将优化后的支持向量机与小波包特征熵相结合，共同完成对模拟电路故障的识别。通过对仿真实例的分析，验证该诊断方法的有效性和实用性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：712kb
    • 提供者：weixin_38528680
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