MATLAB环境下基于K-SVD的一维时间序列信号瞬态特征提取 根据稀疏表示理论,考虑到在恒定转速工况下,因齿轮或轴承局部故障导致振动信号中产生的的瞬态成分具有循环往复的特征,这些具有重要故障信息的故障特征瞬态成分可在某些特定的字典上稀疏表示;而噪声成分对该字典不敏感,即噪声成分不能够在该特定的字典上稀疏表示。因此,...
k-svd瞬态特征提取时域结果 摘要: 一、引言 1.K-SVD 算法介绍 2.K-SVD 算法在瞬态特征提取中的应用 二、K-SVD 算法原理 1.K-SVD 算法的基本思想 2.K-SVD 算法的数学模型 3.K-SVD 算法的求解过程 三、K-SVD 瞬态特征提取时域结果 1.时域结果概述 2.具体结果分析 a.提取结果与原始信号对比 b.提取...
基于K-SVD的时间序列瞬态特征提取 | MATLAB环境下基于K-SVD的一维时间序列信号瞬态特征提取根据稀疏表示理论,考虑到在恒定转速工况下,因齿轮或轴承局部故障导致振动信号中产生的的瞬态成分具有循环往复的特征,这些具有重要故障信息的故障特征瞬态成分可在某些特定的字典上稀疏表示;而噪声成分对该字典不敏感,即噪声成分不能...
基于K-SVD的时间序列瞬态特征提取。基于K-SVD的时间序列瞬态特征提取程序运行环境为MATLAB R2018a,该程序利用K-SVD算法对一维信号(模拟信号,振动信号,声信号,地震信号等)进行瞬态特征提取,代码给出几个例子,分别为模拟 - 哥廷根数学学派于20221128发布在抖音,已经
进行了改进,在文献[3]中应用建议K-SVD字典训练算法,提出了一个基于K-SVD图像的特征提取和融合算法,首先通过滑动窗口对所有的原始图像进行分块,字典编纂成列向量;然后结合所有矩阵的列向量,采用K-SVD算法训练组合矩阵的冗余字典,求解出每个原始图像的系数稀疏矩阵;最后,通过结合非零元素的稀疏系数来实现特征融合,得到...
针对以上问题,提出了基于改进的K-SVD和变分模态分解(VMD)的轴承故障特征提取方法.通过VMD对隐藏的故障特征进行提取,根据原始数据构造与故障冲击成分高度匹配的初始化字典,选用包络谱峭度作为K-SVD中迭代次数的判断准则,通过包络分析诊断故障类型.该方法成功应用于两个案例中,与传统K-SVD相比,在稀疏表示效果,故障提取...
摘 要:提出一种基于核的奇异值分解(KSV D)与主成分分析(PCA)相结合的SAR图像目标的组合特征提取方法。该方法首先利用核的奇异值分解得到图像非线性的代数特征,然后进一步经过PCA变换得到图像的最终分类特征。实验中,将本文提出的KSVD+PCA两步特征提取方法与PCA、SVD、KPCA、KSVD方法分别结合简单、快速的最近邻分类器...
一种基于KSVD字典学习的滚动轴承故障特征提取方法专利信息由爱企查专利频道提供,一种基于KSVD字典学习的滚动轴承故障特征提取方法说明:一种基于KSVD字典学习的滚动轴承特征提取方法,先将采集到的轴承振动加速度信号进行分割得到字典...专利查询请上爱企查
基于matlab 的关于主成分分析的详细代码,附带数据及gui界面文件,可直接运行。多种数据预处理方式,可输出多种结果。注意的是只能按照主成分个数进行分析。按照累计贡献率有报错。程序已调通,可直接运行。, 视频播放量 130、弹幕量 0、点赞数 1、投硬币枚数 2、收藏人数 4
研究贡献中主要提出了:模糊信息融合框架自动分割脑多序列MRI影像中的脑肿瘤组织、模糊kappa一致性评价方法、基于NMR信号的脑组织特征的模糊建模方法、多体素活体核磁波谱(MRS)信号处理方法、联合MRS和MRI自动分割脑肿瘤组织的方法、多种音频压缩方法、基于虚拟音效的环绕声压缩方案、基于视听信号特征融合的特定事件检测系统、...