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Data analysis for hot-film anemometry in turbulent bubbly flow

机译：湍流气泡流中热膜风速的数据分析

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We report on a new method for the analysis of hot-film anemometry in turbulent bubbly flows based on stochastic pattern recognition summarizing our results of [J.M. Rensen, S. Luther, J. de Vries, D. Lohse, Hot-film anemometry in bubbly flow 1: bubble-probe interaction, in press; S. Luther, J. Rensen, Hot-film anemometry in bubbly flow II: local phase discrimination, in press; J.M. Rensen, S. Luther, D. Lohse, Velocity structure functions in turbulent two-phase flows, J. Fluid Mech., in press]. It consists of an optimal signal decomposition using an adaptive wavelet transform and neural network based classification. We discuss the application of autoregressive models to obtain energy spectra for gapped time series. (C) 2005 Published by Elsevier Inc.
机译：我们报告了一种基于随机模式识别的湍流气泡流中热膜风速分析的新方法，总结了我们的研究结果。 Rensen，S. Luther，J. de Vries，D. Lohse，气泡流中的热膜风速：气泡-探针相互作用，印刷中; S. Luther，J. Rensen，气泡流中的热膜风速法II：印刷中的局部相鉴别; J.M. Rensen，S.Luther，D.Lohse，“速度结构在湍流两相流中起作用”，《流体力学》，印刷中。它包括使用自适应小波变换和基于神经网络的分类的最佳信号分解。我们讨论自回归模型的应用，以获取间隙时间序列的能谱。 （C）2005由Elsevier Inc.出版

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