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  1. 神经网络 MATLAB神经网络应用设计

  2. 张德丰 (2010). "MATLAB神经网络应用设计." 只有代码 "目 录 前言 第1章 神经网络概述 1 1.1 神经网络的基本概念 1 1.1.1 生物神经元的结构与功能特点 1 1.1.2 人工神经元模型 1 1.1.3 神经网络的结构及工作方式 3 1.1.4 神经网络的学习 4 1.2 神经网络的发展和应用 7 1.2.1 神经网络的发展 7 1.2.2 神经网络的研究内容 8 1.2.3 神经网络的应用 8 1.3 神经网络的特点 8 1.4 MATLAB语言及入门 9 1.4

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-12-02
    • 文件大小：19kb
    • 提供者：qq112964734

  1. MATLAB小波分析高级技术高清PDF附随书源码

  2. 内容简介 编辑本段 　　本书适用于信号处理、图像处理、机械故障诊断、数字水印以及语音信号处理等领域中使用MATLAB小波技术的工程技术人员，同时也是理工科各专业的高年级本科生、研究生学习小波理论必不可少的参考书。 3 目录 编辑本段 　　第1章小波变换概述 　　1.1小波变换的历史与现状 　　1.2Haar小波 　　1.2.1Haar小波简介 　　1.2.2基于Haar小波的信号分解与重构算法 　　1.3一维连续小波变换 　　1.4离散小波变换 　　1.5多分辨分析与小波构造 　　1.6小波包

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-01-16
    • 文件大小：13mb
    • 提供者：vcfriend

  1. Deep Residual Networks with Dynamically Weighted Wavelet Coefficients

  2. M. Zhao, M. Kang, B. Tang, M. Pecht, “Deep Residual Networks with Dynamically Weighted Wavelet Coefficients for Fault Diagnosis of Planetary Gearboxes,” IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol. 65, no. 5, pp. 4290-4300, 2018. https://ieeexp

  3. 所属分类：深度学习

  1. 基于WT特征增强的cICA带式输送机齿轮箱故障诊断

  2. 约束独立分量分析对于测量信号中的传感器噪声(测量噪声)具有很强的免疫能力,但对源噪声的免疫性却很差。针对这个问题,提出了小波变换特征增强的约束独立分量分析的齿轮箱故障特征提取方法。通过对测量信号小波分解,有针对性地选择某子频段小波系数重构,有利于提高信噪比,增强信号的统计独立性和非高斯性,从而增强约束独立分量分析方法提取齿轮故障特征的效果;而未经小波变换除噪时,约束独立分量分析的效果不佳。通过仿真分析和在矿用带式输送机齿轮箱故障诊断的应用结果综合表明,该方法能有效降低源噪声的影响,准确提取出齿轮

  3. 所属分类：其它

  1. 基于小波和神经网络的齿轮箱故障诊断

  2. 对齿轮箱故障诊断特点和方法进行分析,举例介绍了小波变换在齿轮箱故障诊断中的应用。利用小波变换对齿轮箱工况信号进行分解,重构以及提取细节信号包络谱,快速准确判断出齿轮箱设备运行状态是否异常,并利用BP神经网络进行故障诊断定位,比传统方法更有效。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-02
    • 文件大小：908kb
    • 提供者：weixin_38622983

  1. 小波变换在齿轮故障诊断中的应用

  2. 在分析小波变换理论和齿轮振动信号特点的基础上,提出用小波分析法提取齿轮故障特征。齿轮振动信号具有非平稳性,并且受各种噪声干扰,小波分析法具有处理非平稳信号的突出优点。在MATLAB环境中,建立了齿轮振动仿真信号,采用小波函数对受噪声污染的信号进行软阖值消噪处理,通过功率谱分析提取特征频率。仿真表明,该方法可有效抑制噪声,提取特征频率,从而为齿轮故障诊断提供依据。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-01
    • 文件大小：252kb
    • 提供者：weixin_38651273