平稳

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基于EEMD的故障微弱信号特征提取研究

<span style="color: rgb(0, 0, 0); font-family: 'Trebuchet MS', Arial; font-size: 11.818181991577148px; line-height: 21px; ">总体平均经验模式分解(EEMD)方法是一种先进的时频分析方法,非常适合于对非平稳故障微弱信号的分析处理。文中介绍了EEMD方法的原理与算法实现步骤,重点

基于周期平稳的盲信噪比估计方法

基于对信号的周期平稳统计量的分析,提出了一种高斯白噪声信道下的盲信噪比估计方法。对信号的调制方式没有要求,也不需要发送端发送己知数据。<br /> <img alt="" src="http://dl.eeworm.com/ele/img/177094-120320140T2601.jpg" />

形态梯度小波降噪与S变换的齿轮故障特征抽取算法

<span style="color: rgb(0, 0, 0); font-family: 'Trebuchet MS', Arial; font-size: 11.818181991577148px; line-height: 21px;">针对齿轮故障特征信号具有强噪声背景、非线性、非平稳性特点,提出采用形态梯度小波对齿轮振动信号进行降噪。首先使用形态梯度小波把齿轮振动信号分解到多个尺度上,

HHT方法在探地雷达回波信号特征提取上的应用

<span style="color: rgb(0, 0, 0); font-family: 'Trebuchet MS', Arial; font-size: 11.818181991577148px; line-height: 20.909090042114258px; ">探地雷达回波信号是一种非平稳非线性信号,其中不仅包含地下埋藏物的目标信号,还包含有可能掩藏目标信号的直达波信号,给目标的