多尺度思想是人们在对世界认识的不断加深的过程中逐渐产生和发展的,与单尺度的观点相比,多尺度方法更贴近人们认识事物的习惯,也更加符合事物的本质。本论文立足多尺度分析方法在旋转机械状态监测与故障诊断中的应用,以多尺度分析方法为主要研究内容,深入研究了四种典型的多尺度方法在旋转机械状态监测中的原理、方法和效果,并最后将它们引入高速列车轴承轨边声学诊断系统的研究中。研究包括： 根据旋转机械状态信号包含有特征频率及高频谐振的特征,将小波方差的能量特性引入到旋转机械状态信号的频谱特征提取中,提出了旋转机械

针对在直线拟合中,因变量选取不同拟合的结果有差异现象,提出采用整体最小二乘法进行直线拟合。文章在分析直线方程特点的基础上,采用EIV模型描述直线方程,在解算中根据系数矩阵的特点应用QR分解分为将方程两部分,采用了混合最小二乘法求解。理论分析和实际计算结果表明,整体最小二乘法顾及了因变量和自变量的误差。拟合精度高于普通最小二乘法,采用整体最小二乘拟合直线,整体上优于普通最小二乘法。

memoptimizer-用于主动空闲内存管理的用户空间守护程序 总览 备忘器监视整体可用页面的当前状态以及每个订单的可用页面的状态。 根据当前的可用页面消耗率和内存碎片，它可以预测系统是否很可能用完了内存，或者在不久的将来内存是否会严重碎片化。 如果是这样，如果系统将要用尽内存，它将调整水印以强制回收内存。 如果预测内存将严重碎片化，则会触发内核压缩。 目标是通过采取积极措施避免内存不足和/或碎片化。 为了达到这一预测，记忆优化器会定期对每个节点上每个订单的免费页面进行采样，并使用最小二乘法将