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1.
针对信号虽然经过了模拟滤波,采集到的信号经过数据采集系统后不可避免的含有随机噪声,噪声限制了传感器的分辨率和系统的动态范围。提出利用HHT算法的经验模态分解对用于压电陶瓷的微纳米传感器采集到的数字信号进行数字滤波,将采集到的微弱信号进行进一步处理,以提高微纳米传感器在稳态输出时信号的信噪比从而提高传感器的性能。采用两种方法进行处理。其中一种方法是滤掉经过模态分解后信号中的最高频噪声,另一种方法是滤掉经过模态分解后信号中的前两阶噪声。最后对比实验结果证实了此算法的有效性,它能够改善传感器的线性度。 相似文献
2.
大型复杂工程结构的损伤实际上是一个渐进损伤的过程,为解决结构损伤识别中非平稳随机信号的时变性并有效地识别这个损伤过程,研究了基于Hilbert-Huang变换的结构渐进损伤特征提取方法.首先模拟产生了多自由度结构系统发生渐进损伤的加速度振动信号;然后对加速度振动信号进行经验模式分解,将其分解为多个平稳的固有模式函数之和;再选取若干个包含主要损伤信息的固有模式函数进行Hilbert变换,提取瞬时频率作为特征参数进行损伤特征提取.研究结果表明:HHT是一种有效的信号处理方法,通过提取瞬时频率,可以准确地提取结构渐进损伤的特征. 相似文献
3.
针对心电信号具有非线性、非平稳弱信号的特点,借鉴小波滤波算法的思想,基于HHT变换,提出一种去除噪声对应尺度细节分量和阈值相结合的HHT心电滤波算法.并借助MATLAB仿真平台,采用同一阈值函数,对含噪心电信号分别运用小波滤波算法和基于HHT设计心电滤波算法进行滤波仿真比较.最后以MIT-BIH心律失常数据库中的提供的含噪心电信号作为数据源,进行仿真滤波实验,验证了HHT滤波算法对心电信号的基线漂移、工频噪声、肌电干扰去除的有效性. 相似文献
4.
针对数控磨床磨削加工过程中的颤振现象,提出一种基于希尔伯特黄变换的磨削颤振特征量提取方法。采用经验模式分解,将信号分解成具有不同特征时间尺度的固有模态函数分量,筛选合适的分量,提取其颤振特征量实时方差和瞬时能量,并将其作为判断磨削发生颤振的依据。模拟仿真结果表明:基于希尔伯特一黄变换提取的磨削颤振特征量,可以作为颤振发生的判断依据。 相似文献
5.
6.
将希尔伯特-黄变换(Hilbert—huang transform,HHT)引入到汽车动态称重数据的分析中,针对动态称重信号的特点运用了极值延拓法来抑制边界效应,提出了利用经验模分解(Empirical mode decomposition,EMD)剩余分量的平均值求汽车动态称重真实轴重的方法,并将该方法与滤波法进行比较;进一步求出信号的Hilbert边际谱,将其与傅里叶幅值谱进行比较。实验结果表明Hilbert边际谱准确地反映了汽车通过称重台时振动系统的频率分布情况,汽车自振频率由此求出;当汽车通过台板的时间大于车辆振动的基频周期时,用该方法处理汽车动态称重信号能得到较理想的结果,车速≤15km/h时最大误差为5.63%。 相似文献
7.
针对电能质量扰动定位和识别分类的需求,提出了一种基于HHT的电能质量扰动定位与分类的新方法。采用HHT算法对电能质量扰动信号进行变换,获得瞬时幅值、Hilbert谱和边际谱,并利用Hilbert谱对扰动信号进行定位。从瞬时幅值、Hilbert谱和边际谱中提取特征量,为决策分类树提供判断依据以便进行分类识别。仿真实验结果表明,采用HHT算法与决策分类树相结合的电能质量扰动定位与分类不需训练,提取的特征量少而有效,分类识别的效果较好,具有良好的抗噪性能。 相似文献
8.
9.
为了对煤矿主要通风机故障信息进行实时诊断,以通风机振动信号为研究对象,利用小波降噪和HHT变化的方法对煤矿主要通风机的振动信号进行处理,并利用模糊神经网络理论建立了通风机故障诊断系统。通过实际验证,证明了该故障诊断系统是可行的、可靠的,为确保煤矿主要通风机稳定运行提供了技术保障。 相似文献
10.