检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]南昌航空大学无损检测技术教育部重点实验室,江西南昌330063 [2]郑州大学机械工程学院,河南郑州450001
出 处:《机床与液压》2011年第1期118-121,共4页Machine Tool & Hydraulics
基 金:国家自然科学基金资助项目(50775208);河南省教育厅自然科学基金资助项目(2008C460003;2006460005)
摘 要:论述基于时频分析的机械故障源盲分离方法,综述时频域盲分离的国内外研究现状。在此基础上,重点论述三种典型的时频域机械故障源分离(Cohen类时频域盲分离、分数Fourier变换域盲分离、EMD域盲分离)方法的技术现状,并进行比较。指出该领域内值得进一步研究的问题。The machine fault blind source separation method in time-frequency domain, which was named TF-BSS, was introduced. Its state of the art of current research was reviewed. The three typical algorithms, namely Cohen blind source separation, fractional Fourier transform blind source separation and empirical mode decomposition blind source separation, were discussed. Its further research problems were put forward.
分 类 号:TH17[机械工程—机械制造及自动化] TP911[自动化与计算机技术]
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