同步压缩小波变换相关论文
时频的聚集性是评判信号分析方法效果的主要因素，传统的分析方法已经不能满足时频聚集性要求，因而提出一种高分辨率的分析方法-同步......
以智能诊断为出发点，提出一种基于同步压缩小波变换（SWT）和卷积神经网络（CNN）的诊断方法。首先，对振动信号进行SWT获得时频图，随机划分为......
接地网对电力系统的可靠运行起到至关重要的作用,然而,接地网的埋地环境使得接地装置易产生缺陷,因此需要及时开展接地网的检测。......
心电信号作为临床诊断心血管疾病的重要依据,其准确的自动检测分析十分重要。R波是心电信号中最重要的特征主波,其精准的定位是心......
高质量的地震数据是地层成像和解释的基础,但随机噪声的存在会极大地影响地震数据的质量。随着采集到的地震资料信噪比降低,噪声特......
随着世界风电产业的快速发展以及对风电系统可靠性、安全性、维护性等的各方面更高的要求,风电机组状态监测与故障诊断技术引起了......
在地震资料的处理和解释中,时频分析技术一直是学者们研究的热点和重点,该技术可以描述信号瞬时频率与时间二者之间的关系,可以提......
同步压缩小波变换(Synchrosqueezing Wavelet Transform,SSWT)是在小波变换(Wavelet Transform,CWT)基础上发展而来的时频分析方法......
结构健康监测技术可以代替人工实现对结构状况的在线关注,是智能制造、智能结构的一项非常重要的前沿技术。基于导波的板结构健康......
