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针对强背景噪声环境下滚动轴承故障特征信息微弱,单一利用自适应噪声完备集合经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)方法提取效果不佳的问题,提出了基于参数优化的多点最优最小熵解卷积(Parametric Optimized Multipoint Optimal Minimum Entropy Deconvolution Adjusted,POMOMEDA)与CEEMDAN的滚动轴承微弱故障特征提取方法.由于MOMEDA的滤波效果受其中参数-故障周期T、滤波器长度L影响较大,提出采用变步长搜索法对其进行参数寻优.首先利用多点峭度和排列熵指标筛选MOMEDA中的故障周期T与滤波器长度L,对原始信号实现自适应MOMEDA降噪;然后采用CEEMDAN方法分解降噪信号,根据加权峭度(WK)指标选取包含故障信息丰富的固有模态分量(IMF)进行信号重构;最后对重构信号做包络谱分析,提取故障特征信息.通过仿真信号和实测信号分析表明,该方法能够有效提取滚动轴承微弱故障特征信息,具有一定的可靠性. 相似文献
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传统上数字水印算法使用软件方法实现.基于一种高鲁棒性的数字水印算法,研究了使用FPGA实现水印嵌入的方法.先通过提升小波变换将宿主图像进行3次分解,并用混沌置乱算法将水印图像进行置乱加密,然后将第3阶小波分解的LL部分进行SVD分解并得到对应的奇异值矩阵,然后将混沌置乱加密后的水印信息嵌入到该奇异值矩阵中.在该算法的FPGA实现中,主要研究了提升小波变换、混沌置乱加密、矩阵SVD分解的硬件实现方法.实验结果表明,该算法鲁棒性很高,嵌入水印的图像抗攻击性强,算法经过合理推导得以在FPGA上高效地实现. 相似文献
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针对OpenMax组件访问协处理器资源时,可能产生的资源冲突问题,提出了一种新的解决方法。该方法通过为OpenMax组件进行资源获取、释放、抢占等操作行为提供接口,在多组件同时访问协处理器资源时,根据组件优先级对资源实施实时仲裁,实现资源被单一组件互斥使用。通过在系统测试点加LOG打印函数对系统进行仿真,证明该方法可解决资源冲突问题。 相似文献
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