奇异熵相关论文
电机是制造业中的主要驱动设备,在工业生产中发挥重要作用。轴承作为电机核心部件,其健康状况与电机的可靠运行密切相关。为解决电......
数控工作台是一个复杂的动力学系统.本文采集数控工作台动态信号,对其进行奇异值分解、得到奇异谱、计算奇异熵.通过主分量、奇异......
电缆在配电网中的的使用越来越多,供电系统内部电缆出现问题的几率会变大。基于此,以电力电缆故障诊断为研究对象,采用小波奇异熵......
为了及时监测配电网运行情况进而快速准确甄别配电网的正常异常以及故障状态,首先必须提取能反映各运行状态的特征量本文提出了基......
为定量分析磨粒群,利用销-盘摩擦磨损试验机进行船用柴油机活塞环-缸套材料配副磨合磨损试验.在铁谱显微镜上对不同磨损阶段的磨粒......
通过采集数控工作台振动加速度信号,对其进行奇异值分解,得到奇异谱和奇异熵。通过主分量、奇异谱和奇异熵等特征量揭示数控工作台......
为了更加准确地了解气液二相流动特性,文中用能量熵、奇异熵及Lyapunov指数结合经验模式分解（EMD）的方法对气液二相流进行研究。先对......
为了提高外场测试中频响函数的信噪比，提出了一种基于奇异值分解的频响函数降噪方法。该方法首先对脉冲响应函数在相空间内进行重构......
针对传统的非参数频响函数估计方法不适用于短记录数据的情况,提出了一种基于公分母模型的参数化频响函数估计方法。该方法使用输......
由于往复式机械振动信号的强烈非线性，对其进行特征提取较为困难．针对上述现象提出了一种计算信号多分量奇异熵的特征提取方法．通过局......
基于奇异谱提出的奇异熵概念用于对次同步振荡模态的定阶,采用与矩阵束算法结合的奇异熵矩阵束算法对电力系统的次同步振荡参数进......
提出一种基于概要数据结构(sketch)的网络异常检测方法。采用金字塔时间模型对高速网络数据流进行分析,并基于奇异熵提取sketch。......
针对当前互联电力系统中越来越严重的低频振荡现象，提出一种高精度低频振荡模式辨识方法来克服现有方法的一些不足。该方法基于广义......
提出将小波包变换和改进的免疫算法相结合,对输电线路故障类型进行识别。运用小波包将电压故障信号分解,提取三相的小波奇异熵作为......
针对工程应用中的信号缓变特性,提出截断奇异值分解（TSVD）和希尔伯特（Hilbert）变换联合使用的相位差计算方法.首先对离散的含噪一维信......
对递归图方法在土木工程结构损伤检测中的适用性进行研究,对环境激励的结构响应信号采用多变量融合的方法,并扩展到高维相空间中,......
为评价钢球表面缺陷,应用小波分析、奇异值分解和信息熵相结合的方法提取钢球表面特征,基于奇异熵定义钢球表面图像特征参数,计算4......
为降低光照变化对人脸识别准确率的影响,该文提出了一种基于形态学高低帽变换、同态滤波和奇异熵的人脸识别方法。首先用高低帽变......
为较好解决复合材料结构损伤难以有效识别问题,提出一种基于集合经验模式分解(EEMD)和核函数极限学习机(K-ELM)的复合材料结构损伤......
为检测混凝土结构中波纹管内灌浆密实度,提出了一种基于递归奇异熵方法的波纹管压浆质量检测的方法。利用有限元软件进行理论模拟......
提出了一种基于奇异值分解降噪的机械设备振动型号经验模式分解方法,该方法首先对原始振动信号进行相空间重构和奇异值分解,然后根......
侧信道攻击中功耗数据纯净度影响功耗攻击效率和密钥破解准确率,通常采用小波变换或小波包变换等降噪方法进行功耗预处理,但小波变......
在计算机视觉研究领域里，运动物体检测作为预处理技术中非常重要的任务，就是将感兴趣的运动物体从背景中分离出来，在智能视频监控(Aut......
基于经验模态分解（Empinical Mode Decomposition,简称EMD）和奇异值分解（Singular Value Decomposition,简称SVD）理论,提出一种新的心......
ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清......
针对轴承故障信号受噪声影响严重,导致故障特征提取稳定性较差的问题,将小波变换、相关性、奇异值分解和信息熵理论相结合,提出一......
提出了一种基于奇异熵与随机森林的人脸识别方法。该方法以奇异熵来描述人脸特征。首先在整个人脸图上进行奇异值分解,应用整体奇......
提出了一种基于无源振动传感器标签的穿梭车轴承故障在线诊断技术。设计了一种无源射频识别(RFID)振动传感器标签结构,因其工作在......
针对高速道岔裂纹伤损特征提取及状态监测问题,提出一种基于集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,简称EEMD)......
现代机械设备是机械、液压、光学、电子、计算机等技术的有机集成,功能强大,构成复杂。为保障其安全运行,通过采集机械系统运行过......
高速列车运行状态正常与否对列车系统的安全性和舒适度有重要影响,为分析高速列车运行状态,根据高速列车振动加速度信号的特点,提......
将深度学习概念应用到电缆早期故障识别中,提出结合S变换与堆叠自动编码器（SAE）的电缆早期故障识别方法。通过对故障相电流进行S变换......
针对原型动力试验激励难的问题,结合水工结构在工作状态下环境激励荷载的特点,直接根据水工结构在工作环境激励荷载作用下的动力响......
飞机结构的损伤严重影响着飞机的飞行安全,为了解决飞机复合材料结构损伤难以有效识别问题,本文提出一种基于广义回归神经网络(Gen......
