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时频分析

  • 开放谐振腔的时域分析 98页 1.4M.pdf

    数字处理及显示技术专辑 106册 913M开放谐振腔的时域分析 98页 1.4M.pdf

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    上传时间: 2014-05-05

    上传用户:时代将军

  • 时频分析

    matlab 库函数  可以用于信号的分析等多个领域  在matlab中直接调用

    标签: 时频分析

    上传时间: 2015-05-14

    上传用户:123552

  • 系统的时域分析方法

    自动控制原理中时域分析的精品课件,讲得非常清楚明白,很适合刚刚接触自动控制原理这门课的本科学生~

    标签: 自动控制 伯德图

    上传时间: 2015-06-07

    上传用户:kooter

  • 小波变换时频图绘制

    详细matlab程序的小波变换时频图绘制,希望可以帮助得到他人。

    标签: 小波变换 时频 绘制

    上传时间: 2018-03-14

    上传用户:haoyanfeng

  • 小波时频(尺度)图的绘制原理与实现

    小波时频(尺度)图的绘制原理与实现

    标签: 时频 尺度 绘制

    上传时间: 2018-03-22

    上传用户:caigen0001

  • 跳频信号的时频分析,参数提取

    生成跳频信号,利用谱图求出信号包络,求出时间脊线,跳频时刻

    标签: 跳频信号 时频分析 参数提取

    上传时间: 2018-09-10

    上传用户:xiaowu

  • LabVIEW小波分析模块

    LabVIEW中编写的小波包分析子vi,三层小波包分解,输出八个子频带的能量值,可用于信号的时频分析

    标签: labview 小波包分析

    上传时间: 2022-06-01

    上传用户:kingwide

  • 风电场短期风速预测研究.rar

    开发与利用新能源是我国21世纪的重要能源战略。风能是一种“取之不尽,用之不竭”、环境友好的可持续性能源,已受到了越来越广泛的重视,并成为发展最快的新型能源。但是风电具有间歇性和随机性的固有缺点,随着大量的风力发电接入电网,势必会对电力系统的安全、稳定运行以及保证电能质量带来严峻挑战,从而限制风力发电的发展规模。风电场短期风速和发电功率预测是解决该问题的有效途径之一。中国的风电场大都是集中的、大容量的风电场,而且处于电网建设相对比较薄弱的地区,因此,中国更需要进行风电场短期风速和发电功率预测的研究,而发电功率的预测主要源自风速的预测。在此背景下,选择风电场短期风速预测方法作为主要研究内容,主要包括以下几个方面: 首先运用统计学方法来分析风速的时间序列特性及其预测方法和应用特点,说明现实中的风速序列具有很强的非平稳性。然后运用具有“数字显微镜”之美誉的小波变换来分析历史纪录的风速数据,通过运用二进正交小波变换Mallat算法对香港和河西走廊地区风速序列进行分解和重构,分离出风速序列中的低频信息和高频信息。对Mallat算法分解后的信号,运用最小二乘支持向量机分别进行向前一步预测,然后再把各预测结果合成,得到预测值。建立了基于小波变换和最小二乘支持向量机的短期风速预测方法。应用Matlab对该算法进行了仿真,仿真试验表明,小波变换是非平稳风速序列时频分析的有效工具,对风速序列的高频和低频信息起到很好的分离作用;最小二乘支持向量机的应用提高了预测的准确性。应用香港地区与河西走廊地区小时平均风速历史数据,验证了方法的有效性。

    标签: 风电场 风速

    上传时间: 2013-04-24

    上传用户:xg262122

  • 形态梯度小波降噪与S变换的齿轮故障特征抽取算法

    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,然后对各层的细节系数进行软阈值方法降噪处理,对经过处理后的小波系数进行重构。对降噪后的齿轮振动信号采用S变换多分辨率时频分析,能够从具有良好的时频分辨率的S变换谱图提取齿轮故障特征。通过仿真试验和故障轴承的信号分析证明,该方法具有短时傅里叶变换和小波变换的优点,不存在Wigner-Ville分布的交叉干扰和负频率,能有效地提取隐含在噪声中的齿轮故障特征,适合齿轮故障的在线监测和诊断。

    标签: 梯度 小波降噪 S变换 齿轮故障

    上传时间: 2013-11-01

    上传用户:AISINI005

  • 基于EEMD的故障微弱信号特征提取研究

    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,重点分析了EEMD方法避免模式混淆的机理。利用EEMD方法对齿轮箱振动信号进行分析,成功提取了小齿轮磨损故障特征,验证了EEMD方法在故障微弱信号特征提取的有效性。

    标签: EEMD 微弱信号 特征提取

    上传时间: 2014-11-30

    上传用户:wbwyl