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局部特征尺度分解(Local Characteristic-Scale Decomposition,LCD)是最近提出的一种类似于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)的非平稳信号分析方法.为解决LCD方法的模态混淆问题,论文首先提出了基于噪声辅助分析的集成局部特征尺度分解方法(Ensemble LCD,ELCD).然而,ELCD有类似于总体平均经验模态分解(Ensemble EMD, EEMD)和互补总体平均经验模态分解(Complementary,CEEMD)的固有缺陷,在此基础上,同时结合最近提出的随机性检测方法——排列熵(Permutation Entropy,PE),论文提出了部分集成局部特征尺度分解(Partly Ensemble LCD,PELCD)方法.仿真数据分析表明,论文提出的PELCD方法不仅能够有效地抑制LCD分解的模态混淆,而且在抑制伪分量的产生以及分量精确性等方面要优于CEEMD和ELCD方法. 相似文献
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Web服务技术的出现为解决跨组织的过程集成问题提供了一种模式。在集成和交互的过程中,Web服务需要事务的支持来保持数据的一致性。传统协议规范已经能够支持Web服务下的事务处理,但仍然存在着问题,比如不同事务处理规范之间兼容性处理、消息格式不匹配、补偿机制、超时和事务范围确立等问题还有待解决。本文介绍了一种Web服务系统的层次设计,并给出了一种Web服务事务处理的模型化方法。这种方法在设计初期就对事务的补偿机制、超时和事务范围这些问题进行考虑和解决,使事务处理过程更加清晰和直接。 相似文献
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提出一种基于内禀模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)、自回归(Auto-Regressive,AR)模型和关联维数的滚动轴承故障诊断方法.该方法首先采用经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)将滚动轴承振动信号分解成若干个IMF,然后对包含主要故障信息的IMF分量建立AR模型,计算AR模型自回归参数的关联维数,并以关联维数作为特征向量输入神经网络分类器,最后通过网络的输出结果来识别轴承的工作状态和故障类型.对实验数据的分析结果表明,该方法能有效地应用于滚动轴承的故障诊断. 相似文献
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现有的非平稳信号分析方法都有各自不同的缺陷,短时傅里叶变换的时频分辨率受不确定性原理的限制,希尔伯特黄变换存在端点效应和模态混叠,易导致模糊的时频分布;解析模态分解只适合分析频率恒定的多分量信号;针对包含多个时变模态、特别是频谱重叠的非平稳信号,本文提出了一种新的信号分析方法———广义解析模态分解(Generalized Analytical Mode Decomposition,GAMD).GAMD通过广义傅里叶变换将时变频率转换为频谱可分的,采用解析模态分解对其分解,再对得到的单分量信号进行逆广义傅里叶变换即可得到原始信号的分量.因此,GAMD非常适合分析时变的非平稳信号.通过仿真信号将GAMD与短时傅里叶变换和希尔伯特黄变换等方法进行了对比,结果表明GAMD方法的分解效果更精确,时频分辨率更高. 相似文献
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澳大利亚酿酒史的起源要追溯到新南威尔士第一任统治者于1791年建立第一个葡萄园.在随后的几个世纪里,澳洲逐渐成为了一个对欧洲和美国都十分重要的葡萄酒出口国.1893年的全球经济衰退导致澳洲酿酒业急速没落,在这之后就爆发了第一次世界大战.澳大利亚葡萄酒产业现状的雏形形成于第二次世界大战之后. 相似文献
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交织器是Turbo信道编码的重要组成部分,交织器的扩展因子通常是衡量一个交织器好坏的量度。阐述了基于整数环的QPP(quadraticpermutationpolynomials)交织器可以产生最大扩展因子,从代数几何视角研究了交织器的修正了的非线性度性质,提出了一种交织器的新的量度,这个量度是扩展因子和非线性度的函数。通过计算机仿真表明,由这种新的量度选择的交织器在误码率上表现出较优性能。 相似文献