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空空如也

IEEE_PHM2009年竞赛数据集;含视频和说明

这是PHM2009的数据集,文件中的csv第一列似乎是电压数据,第二列似乎也是电压数据,第三列是转速数据。而且赛事官方并没有给出文件对应的标签,可能需要查查2009的比赛结果。实验很好,可惜的是数据集是真的用不了。这个下载积分低一点,大家可以下载看看,有什么新的发现可以互相探讨。

2021-06-19

循环谱工具箱

循环平稳信号是一类特殊的非平稳信号,其统计特征具有随时间呈周期变化的特点。旋转机械由于周期运行方式其振动信号具有循环平稳特性,因此利用循环平稳分析方法能够提取出在平稳假设下所不能得到的隐藏故障特征信息,为有效地分离和识别旋转机械早期微弱故障特征提供可能。

2018-08-06

随机共振SR

Stochastic resonance,SR)的概念最初是由Benzi等人提出并用于解释第四纪冰川问题,此后用于描述一种现象──非线性系统中内噪声或外噪声的存在可以增加系统输出的响应。在此这里提供6种不同的随机共振的matlab程序,供大家参考

2018-01-21

互信息的计算

互信息(Mutual Information)是信息论里一种有用的信息度量,它可以看成是一个随机变量中包含的关于另一个随机变量的信息量,或者说是一个随机变量由于已知另一个随机变量而减少的不肯定性.综合网上的一些有关互信息的计算,这里一共提供7种不同的程序供大家参考;后期可以继续交流。

2018-01-21

经典随机共振

从信号处理的角度来讲,在非线性系统中,当输入带噪信号时,以适宜的物理量来衡量系统特性,如信噪比、驻留时间等,通过调节输入噪声强度或系统参数,使系统特性达到一个最大值,此时,我们称信号、噪声和非线性随机系统产生的协同现象为随机共振。

2018-01-16

离散hopfield

离散Hopfield网络是一个单层网络,有n个神经元节点,每个神经元的输出均接到其它神经元的输入。各节点没有自反馈。每个节点都可处于一种可能的状态(1或-1),即当该神经元所受的刺激超过其阀值时,神经元就处于一种状态(比如1),否则神经元就始终处于另一状态(比如 -1)。

2017-12-29

BP、RBF神经网络

BP神经网络作为一种前馈性的神经网络,RBF神经网络由于其独特的联想记忆功能,常常用来用于识别和优化计算方问题上。分别对这两种算法用于对逼近非线性函数进行编程,观察其拟合情况后,用其他未训练的样本数据进行泛化能力分析。 BP神经网络作为一种前馈性的神经网络,RBF神经网络由于其独特的联想记忆功能,常常用来用于识别和优化计算方问题上。分别对这两种算法用于对逼近非线性函数进行编程,观察其拟合情况后,用其他未训练的样本数据进行泛化能力分析。

2017-12-17

蚁群算法matlab代码

蚁群算法(ant colony optimization, ACO),又称蚂蚁算法,是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出,其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。蚁群算法是一种模拟进化算法,初步的研究表明该算法具有许多优良的性质。针对PID控制器参数优化设计问题,将蚁群算法设计的结果与遗传算法设计的结果进行了比较,数值仿真结果表明,蚁群算法具有一种新的模拟进化优化方法的有效性和应用价值

2017-12-16

人工智能课程总结

遗传算法(Genetic Algorithm, GA)起源于对生物系统所进行的计算机模拟研究。它是模仿自然界生物进化机制发展起来的随机全局搜索和优化方法,借鉴了达尔文的进化论和孟德尔的遗传学说。其本质是一种高效、并行、全局搜索的方法,能在搜索过程中自动获取和积累有关搜索空间的知识,并自适应地控制搜索过程以求得最佳解。

2017-12-12

希尔伯特黄变换

傅立叶变换是将一个讯号分解成无限多个弦波来分析资料,但是希尔伯特-黄转换则是将一个讯号分解成数个近似于弦波的讯号(周期、振幅不固定)和一个趋势函数来做分析。

2017-12-12

matlab智能算法30个案例分析

《MATLAB 智能算法-30个案例分析》:本书针对本科生和研究生,以及从事数据分析和数据管理领域的人员编写,旨在全面介绍人工智能。主题包括遗传算法、免疫算法、退火算法、粒子群算法,以及鱼群算法。

2017-12-12

最大相关峭度解卷积

最大相关峭度解卷积算法(Maximum correlated kurtosis deconvolution,MCKD)[11]以相关峭度为评 价指标,充分考虑了信号所含冲击成分的周期特 性,可通过迭代过程实现解卷积运算,突出信号中 被强烈噪声所掩盖的连续脉冲

2017-12-10

凯斯西储大学轴承实验数据

共采集了正常轴承、单点驱动端和风扇端故障的数据。对于驱动端轴承,分别使用12kHz和48kHz的频率来进行了数据的采集。对于风扇端轴承,仅仅使用12kHz的频率进行了数据的采集。 数据文件均为Matlab格式(.mat格式)。每一个文件包含了风扇端和驱动端振动数据,也包含了电机转速。对于所有的文件,变量名字的含义如下: DE - 驱动端加速度数据 FE - 风扇端加速度数据 BA - 基本加速度数据 time - 时间序列数据 RPM- rpm during testing

2017-12-10

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