基于核函数主元分析的机械故障模式识别方法的研究

提出基于核函数主元分析的机械故障诊断方法,它保留主元分析的优点并具有处理非线性的能力.该方法通过核函数映射将非线性问题转换成高维的线性特征空间,然后对高维空间中的映射数据作主元分析,提取其非线性特征,对机械故障模式进行识别.并与主元分析方法进行对比分析,实验结果表明核函数主元分析法非常有效.     

基于全矢谱核函数主元分析的旋转机械故障诊断方法研究

结合全矢谱和核函数主元分析的各自优点,提出了一种基于全矢谱核函数主元分析的旋转机械故障诊断新方法.该方法充分利用了全矢谱提取回转信息的完整性和全面性,同时又利用了核函数主元分析具有处理非线性问题的能力.提出的方法与传统的核函数主元分析方法进行了对比,试验结果表明提出的方法是有效的,非常适合提取旋转机械故障的非线性特征,并能很好的进行旋转机械的故障模式识别.     

浅谈诗意的呼唤和语文的回归

语文很重要,它不仅是我们每个人学习、工作和生活的工具,而且还负载着丰富的情感、深邃的思想和人类绵绵不绝的文明;语文学科不仅是工具性学科,而且对形成人的品格、底蕴,培养人对社会的责任和今后终身教育的能力具有重要的奠基作用.     

基于核函数主元分析的滚动轴承故障模式识别方法

基于核函数主元分析的独特优势,提出了滚动轴承故障诊断方法,通过核函数映射将非线性问题转换成高维的线性特征空间,然后对高维空间中的映射数据作主元分析,提取其非线性特征,对故障模式进行识别.并与主元分析方法进行了对比.试验结果表明,核函数主元分析法更适合提取故障的非线性特征,并能很好地识别滚动轴承故障模式.     

经验模态分解和关联维数在机械故障诊断中的应用研究

结合经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）和关联维数各自的优点,提出了一种基于EMD和关联维数相结合的机械故障诊断方法,该方法是先对采集到的非平稳振动信号进行EMD分解,对分解后的每一个平稳的本征模函数（Intrinsic Mode Function,IMF）分量使用G_P算法进行关联积分,并通过拟合函数求出关联维数。运用关联维数可以定性地分析非线性系统的特性,从而识别转子系统的故障类型。实验结果表明该方法是有效的。     

基于稀化核函数主元分析的机械故障诊断方法研究

提出一种基于稀化核函数主元分析的机械故障诊断新方法.该方法通过核函数映射将非线性问题转换成高维的线性特征空间,引入可变权值对高维空间中的映射数据的协方差矩阵进行稀化,应用似然估计得到优化权值,再作主元分析,提取其非线性特征,对机械故障模式进行识别.提出的方法继承核函数主元分析的优良性质,同时又能保证在识别效率不降低下的情况下有效提高故障识别速度.仿真和实验结果表明,稀化核函数主元分析和核函数主元分析方法都能得到很好的识别效果.然而,稀化核函数主元分析由于减少了核矩阵的计算量,因而模式识别速度大大加快.     

数字电视条件接收加密算法的实现与改进

数字电视的条件接收系统核心问题是节目流的加扰及加扰控制字的安全传输问题，本文描述3层密钥的密码体系模型对CAS的加密机制，阐述了RSA，DES，3DES三层加密算法，并对RSA进行了改进，提高了RSA的加密速度。     

TD-SCDMA无线链路预算的研究

详细描述了TD-SCDMA网络上行链路的预算过程，在分析TD-SCDMA网络特性的基础上，阐述了传播模型的选择；然后联系工程实际，给出了链路预算中各个参数的取值，最后分析了TD-SCDMA覆盖的特点。     

基于DVB条件接收加密算法的研究

数字电视的条件接收系统核心问题是节目流的加扰及加扰控制字的安全传输问题，本文描述3层密钥的密码体系模型对CAS的加密机制，阐述了RSA，DES，3DBS三层加密算法。     

一种基于阶比域的AR模型盲辨识算法

摘要：结合阶比分析和现有时序模型盲辨识方法各自的优点,提出了一种基于阶比域的AR模型盲辨识算法。该方法是将时域采样所得的非稳态信号按等角度重采样,从而得到阶域中的稳定信号,对其建立AR模型进行盲辨识。该方法继承了现有的时序模型盲辨识方法的所有优点,同时克服了现有时序模型盲辨识方法在处理非平稳信号的不足。仿真结果表明,该方法是有效的,可很好地处理非平稳信号。