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搜索资源列表

  1. 基于能量算子的单通道盲分离中源信号数目估计算法

  2. 针对单通道数字混合信号, 本文提出一种基于能量算子的源信号数目估计算法。算法利用Teager能量算子, 对混合信号中各源信号的符号跳变时刻进行检测。通过统计混合信号中码元速率分量的个数, 实现了单通道混合信号中源信号数目的估计。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2014-03-12
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：yanghailan

  1. Teager能量算子解调

  2. 利用labview软件编辑能量算子解调的程序

  3. 所属分类：其它

  1. 能量算子解调程序

  2. 能量算子解调，可以直接使用。如y=teager（x）x为待处理信号

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-05-04
    • 文件大小：715
    • 提供者：qq_24502849

  1. NOISE SUPPRESSION BASED ON TEAGER ENERGY OPERATOR.pdf

  2. NOISE SUPPRESSION BASED ON TEAGER ENERGY OPERATOR

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2009-04-09
    • 文件大小：222208
    • 提供者：sigtech

  1. teager能量算子

  2. eager 能量算子能够估计产生信号所需的总机械能， 对信号的瞬态变化具有良好的时间分辨率和自适应能力， 在检测信号冲击特征方面具有独特优势。为了提取滚动轴承故障的特征频率， 针对滚动轴承故障振动信号中的瞬态冲击特点， 提出了基于 Teager 能量算子的频谱分析方法， 利用 Teager 能量算子提取轴承故障引起的周期性冲击， 通过瞬时 Teager 能量的 Fourier 频谱识别轴承的故障特征频率。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-03-08
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：baidu_41805484

  1. teager+信号解调

  2. teager能量算子是一种故障诊断的新方法，近几年很多人在用，希望有帮助。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-03-20
    • 文件大小：618
    • 提供者：qq_38271691

  1. MCKD与MOMEDA运用于滚动轴承故障信号，并且选用希尔伯特变换和Teager能量算子包络后出现故障的基频及其倍频

  2. 运用凯斯西储大学滚动轴承故障数据，运用MOMEDA对信号进行周期的增强，提高信噪比，并运用希尔伯特变换，与Teager能量算子包络解调，体现Teager能量算子二次增强。同时还存在MCKD，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-05-06
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：qq_44233315

  1. 基于多尺度Hermitian小波包络谱的轴承故障诊断.pdf

  2. 基于Hermitian的小波包络谱的滚动轴承故障的识别诊断及分析中国机械工程第23卷第1期2012年1月上半月 2.1轴承内圈的故障诊断 4000 图2所示为轴承内圈存在局部故障的时域振 3000 邇2000 动信号。图3所示为采用传统方法计算得到的振 1000 动信号的包络谱,由于受背景噪声的影响和带通 滤波、带宽选择的限制,滚动轴承的内圈故障特征 频率f在图3中没用得到明显体现 10时 2004006008001000 频率f/Hz 图5轴承内圈故障的多尺度包络谱 20 4000 -10 3

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2019-07-27
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：kkkwuwu

  1. 基于变分模态分解的掘进机截割减速器振动特性分析

  2. 对掘进机不同工况下截割减速器的振动加速度信号进行采集,并对振动加速度信号进行了时域、频域和时频域分析。在进行时频域分析时,采用变分模态分解得到若干个本征模函数,对每个分量信号进行Teager能量算子解调,在时频分析图中分析瞬时频率的变化情况。280Hz和350Hz左右的频率反复出现,与掘进机的工作频率有关。所得结论为研究掘进机的振动特性、优化结构设计、监测实时状态及进行故障诊断等提供了数据支持。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-12
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38607864

  1. 集成经验模态分解和Teager能量算子的心电图改进人体识别方法

  2. 集成经验模态分解和Teager能量算子的心电图改进人体识别方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：1039360
    • 提供者：weixin_38637093

  1. A novel approach for analysis of altered gait variability in amyotrophic lateral sclerosis

  2. Gait variability reflects important information for the maintenance of human beings’ health. For pathological populations, changes in gait variability signal the.presence of abnormal motor control strategies. Quantitative analysis of the altered gait

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38611812

  1. 基于LMD-Teager变换的功率谱估计

  2. 局域均值分解(LMD)方法是一种新的自适应信号处理方法，Teager能量算子是求解信号瞬时能量的非线性操作算法，能有效提取信号的瞬时能量。结合这两种方法的优点，提出一种基于LMD-Teager 变换的功率谱估计方法，给出了算法原理和步骤，讨论了功率谱估计的物理意义，并在与快速傅里叶变换(FFT)方法、小波变换对比的基础上，用短数据序列和非平稳信号进行了仿真验证。结果表明：该方法突破了FFT 方法中对所分析的信号必须平稳的要求，更适合于非平稳信号的处理；且对数据长度的要求较傅里叶方法低，而其分析精

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38740201

  1. 基于小波分析和SVM的P300脑电信号识别算法研究

  2. 为了满足瘫痪人士和虚拟现实的需求，提出基于小波分析和SVM的P300脑电信号处理算法研究，并通过实验数据论证算法的可行性。本算法首先使用工频陷波器和小波分析去噪，然后使用小波分解和teager能量算子分别提取时域特征量和能量特征量，并基于SVM判断特征量是否含有P300脑电信号。实验数据表明，本算法比单一特征量判别算法有较好的判别精度，符合需求标准。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38596117

  1. 基于PPCA-1.5维能量谱的滚动轴承故障诊断

  2. 针对强背景噪声下滚动轴承的非线性、非平稳故障特征提取不足的问题，提出了融合概率主成分分析(PPCA)及1.5维Teager能量谱的故障特征分析方法。首先对信号进行概率主成分分析，通过对信号降维重构信号，提取信号故障特征主成分，去除强背景噪声干扰；然后对重构信号进行1.5维能量谱分析，从而获得轴承故障特征谱信息。利用所提方法对滚动轴承模拟数据及实验数据进行分析，结果表明与集合经验模态分解(EEMD)包络谱相比，采用PPCA与1.5维能量谱的分析方法在进行滚动轴承故障高阶倍频提取时具有一定的优势。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38536349

  1. 基于EEMD-NExT的低频振荡主导模式工况在线辨识与预警

  2. 结合集合经验模式分解（EEMD）和自然激励技术（NExT），基于广域测量系统（WAMS）的动态量测信息，提出低频振荡主导模式识别方法。该方法借助EEMD处理非平稳信号，利用EEMD时空滤波器、互相关系数和信号能量权重筛选出主导模式分量；通过NExT求互相关函数，并利用Teager能量算子识别时变幅值和频率，采用信号能量分析法辨识阻尼比并应用于预警系统。算例仿真结果表明，所提方法能够实时准确地辨识出系统的主导模式信息，且无需人工激励并剔除虚假模式，同时具有较强的抗噪性能。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-12
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38713412

  1. 大数据支持下的电网系统故障诊断分析技术

  2. 为了实现对电力设备运行状态进行监测，准确分析诊断电力设备产生的故障。针对电网数据具有即时传输、更新较快和量级较大的特点，文中基于在线监测系统收集到的电网系统中运行电力设备产生的大数据样本，提出了一种大数据支持下的电网系统故障诊断分析方法。将瑞丽熵、小波包分解方法以及Teager能量算子相结合，提取电网系统中的电力设备在线监测数据并分析其故障的特征向量，利用神经网络算法对电力设备的不同状态进行识别。数据测试与实验结果表明，基于大数据支持的神经网络算法，可以有效提高电力设备的监控能力和设备故障诊断精

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-12
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38523618