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高速旋转机械由于其工作转速高、控制精度高,其故障信号又属于微弱突变信号,造成常规监测方法准确率偏低,成为制约高速旋转机械故障监测进一步发展的最大障碍。本文设计了一种消除小波分解和重构过程中产生的频率混叠的算法。该算法利用傅里叶变换和傅里叶逆变换构成Mallat小波变换在分解和重构过程中所需的严格正交镜像滤波器,从而达到Mallat小波变换过程中必须具有的理想截止特性,最终去除掉多余的频率成分。利用改进前后的小波算法对实际信号进行分析,结果表明,本文设计的Mallat小波变换改进算法可消除信号分析中出现的频率混叠现象。 相似文献
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在利用飞秒激光对单晶硅材料进行微尺度烧蚀时,衍生的等离子体发光光斑中蕴含着大量的加工信息。如何有效提取光斑图像的几何特征信息,对研究飞秒激光烧蚀加工工艺过程具有重要意义。轮廓特征是描述激光光斑最重要的特征之一,本文着重分析了等离子体光斑轮廓特征与光斑运动规律间的关系及光斑运动情况分类方法。首先,考虑到光斑微弱的特性,对光斑图像进行增强处理。其次,采用链码方法提取光斑轮廓特征,并利用傅里叶描述子低频特性,选取少量的描述子重建光斑图像轮廓特征,减少了复杂的计算量,有效提高了光斑图像分类的速度与质量。最后,运用Hu不变矩特征证明傅里叶描述子用于提取激光光斑对轮廓特征的有效性。 相似文献
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