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姜忠; 丁杰雄; 李海宁; 邓梦; 肖强; 郑碧波;
1. 电子科技大学机械电子工程学院 2. 中国南方工业汽车股份有限公司四川建安车桥分公司;
EMD; Hilbert变换解调分析; 准双曲面齿轮; 故障检测;
机译:基于非赫兹弹性接触分析的摆线针轮减速器齿廓修正研究
机译:煤矿机减速器中齿圈内齿断裂损伤分析
机译:利用Hilbert变换结合使用经验小波变换的齿轮箱齿裂纹损伤的早期检测
机译:小齿轮电动机齿轮减速器损耗因子分析(齿面平均摩擦系数)
机译:使用EMD和Hilbert-Huang变换的网络流量异常检测。
机译:基于CEEMDAN Hilbert变换神经网络方法的结构损伤定位和量化:钢桁架桥模型案例研究
机译:EEG信号在EMD域S. S. Shafiul Alam,S中的非线性动力学使用非线性动力学。 M. Shafiul Alam,Aurangozeb和Syed Tarekshahriar摘要 - 基于EMD Chaos的方法,提出了对应于健康人的EEG信号,癫痫发作期间的癫痫患者和Seizureattacks。脑电图(EEG)首先被凭经上分解为内在模式功能(IMF)。这些IMF的非线性动力学在最大范围的指数(LLE)和相关尺寸(CD)方面是量化的。本域中的混沌分析应用于与健康人相对应的大型脑电图(Asepileptic患者)(两者都有癫痫发作)。因此,所获得的LLE和CD表展的价值可以从EMD领域的其他EEG信号中清晰地区分脑电图的表达展示。本拟议的方法可以帮助研究人员以预测癫痫发作的癫痫发作技术。索引术语 - 脑电图(EEG),仿真态分解(EMD),最大的Lyapunov指数(LLE),相关维度(CD),癫痫发作。作者与电气电子和电子工程公司,孟加拉国工程和技术大学,孟加拉国达卡 - 1000(电子邮件:imamul@eee.buet.ac.bd)pdf cite:s. m. shafiul Alam,s。 M. Shafiul Alam,Aurangozeb和Syed Tarek Shahriar,“EEG信号歧视在EMD领域的非线性动态,”计算机电气工程卷国际杂志。 4,不。 3,pp。326-330,2012,上一篇论文对情绪的看法,使用建设性的学习言论下一篇论文物理层障碍意识到OVPN连接选择机制版权所有©2008-2013。国际计算机科学与信息技术协会出版社(IACSIT Press)
机译:齿面故障检测效果在齿面点蚀疲劳损伤中的应用
机译:用于汽车起动机的行星齿轮减速器包括冠轮,该冠轮的内齿与行星齿轮啮合,并且减震块插入在外冠轮部和内冠轮部的止动面之间。
机译:用于电机的旋转轴与混合动力汽车的驱动轮的驱动轴之间的减速器,具有爪盘,该爪盘包括可与固定齿啮合的齿以阻止减速器的轴旋转
机译:扁平齿或斜齿渐开线齿轮齿面形状检测仪及齿面方向检测仪
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