matlab诊断系统声发射信号处理特征提取故障诊断小波包能量特征提取

电控单元诊断开发的技术规范

《广义共振解调故障诊断与安全工程：城轨交通篇》共分八章。
第1章“轨道交通大发展的时代”与第2章“轨道交通车辆的安全问题”与城轨交通的发展历史和当前形势接轨，搜集、调查了国际国内的若干素材。
在第3章，介绍了轨道车辆走行部常见故障。
第4章“轨道车辆走行部检测技术”。
第5章“广义共振故障诊断技术的物理学基础”，是本课题的基础理论介绍。
第6章“车载广义共振故障、共振解调诊断系统的结构”介绍了本课题的车载在线故障诊断的硬件系统构成与诊断系统的网络构成。
第7章“共振解调波形、频谱与故障诊断及机理分析”是本书的主题之一，介绍了轨道交通走行部转动部件常见故障的现象、诊断方法、诊断效果、故障机理、维修建议，介绍了基于故障机理分析而提出的若干新的诊断理论。
第8章“基于广义共振的非转动机械（构架）故障诊断方法论”是本书的主题之二，介绍了用广义共振理论解释轨道交通走行部的不转动部件发生故障的内因、外因，用所提出的“相对积”函数计算处理监测信息，实施裂纹故障的在线诊断等方法和验证、使用效果。
《广义共振解调故障诊断与安全工程：城轨交通篇》与《广义共振、共振解调故障诊断与安全工程铁路篇》同为广义共振、共振解调故障诊断与安全技术的应用实践总结，将该技术推广到了城市轨道交通领域，是不可多得的宝贵资料，可供广大轨道交通领域的技术人员学习和实践。

目录第1章线性神经网络的工程应用1.1系统辨识的MATLAB实现1.2自适应系统辨识的MATLAB实现1.3线性系统预测的MATLAB实现1.4线性神经网络用于消噪处理的MATLAB实现第2章神经网络预测的实例分析2.1地震预报的MATLAB实现2.1.1概述2.1.2地震预报的MATLAB实例分析2.2交通运输能力预测的MATLAB实现2.2.1概述2.2.2交通运输能力预测的MATLAB实例分析2.3农作物虫情预测的MATLAB实现2.3.1概述2.3.2农作物虫情预测的MATLAB实例分析2.4基于概率神经网络的故障诊断2.4.1概述2.4.2基于PNN的故障诊断实例分析2.5基于BP网络和Elman网络的齿轮箱故障诊断2.5.1概述2.5.2基于BP网络的齿轮箱故障诊断实例分析2.5.3基于Elman网络的齿轮箱故障诊断实例分析2.6基于RBF网络的船用柴油机故障诊断2.6.1概述2.6.2基于RBF网络的船用柴油机故障诊断实例分析第3章BP网络算法分析与工程应用3.1数值优化的BP网络训练算法3.1.1拟牛顿法3.1.2共轭梯度法3.1.3LevenbergMarquardt法3.2BP网络的工程应用3.2.1BP网络在分类中的应用3.2.2函数逼近3.2.3BP网络用于胆固醇含量的估计3.2.4模式识别第4章神经网络算法分析与实现4.1Elman神经网络4.1.1Elman神经网络结构4.1.2Elman神经网络的训练4.1.3Elman神经网络的MATLAB实现4.2Boltzmann机网络4.2.1BM网络结构4.2.2BM网络的规则4.2.3用BM网络解TSP4.2.4BM网络的MATLAB实现4.3BSB模型4.3.1BSB神经模型概述4.3.2BSB的MATLAB实现第5章预测控制算法分析与实现5.1系统辨识5.2自校正控制5.2.1单步输出预测5.2.2最小方差控制5.2.3最小方差间接自校正控制5.2.4最小方差直接自校正控制5.3自适应控制5.3.1MIT自适应律5.3.2MIT归一化算法第6章改进的广义预测控制算法分析与实现6.1预测控制6.1.1基于CARIMA模型的JGPC6.1.2基于CARMA模型的JGPC6.2神经网络预测控制的MATLAB实现第7章SOFM网络算法分析与应用7.1SOFM网络的生物学基础7.2SOFM网络的拓扑结构7.3SOFM网络学习算法7.4SOFM网络的训练过程7.5SOFM网络的MATLAB实现7.6SOFM网络在实际工程中的应用7.6.1SOFM网络在人口分类中的应用7.6.2SOFM网络在土壤分类中的应用第8章几种网络算法分析与应用8.1竞争型神经网络的概念与原理8.1.1竞争型神经网络的概念8.1.2竞争型神经网络的原理8.2几种联想学习规则8.2.1内星学习规则8.2.2外星学习规则8.2.3科荷伦学习规则第9章Hopfield神经网络算法分析与实现9.1离散Hopfield神经网络9.1.1网络的结构与工作方式9.1.2吸引子与能量函数9.1.3网络的权值设计9.2连续Hopfield神经网络9.3联想记忆9.3.1联想记忆网络9.3.2联想记忆网络的改进9.4Hopfield神经网络的MATLAB实现第10章学习向量量化与对向传播网络算法分析与实现10.1学习向量量化网络10.1.1LVQ网络模型10.1.2LVQ网络学习算法10.1.3LVQ网络学习的MATLAB实现10.2对向传播网络10.2.1对向传播网络概述10.2.2CPN网络学习及规则10.2.3对向传播网络的实际应用第11章NARMAL2控制算法分析与实现11.1反馈线性化控制系统原理11.2反馈线性控制的MATLAB实现11.3NARMAL2控制器原理及实例分析11.3.1NARMAL2控制器原理11.3.2NARMAL2控制器实例分析第12章神经网络函数及其导函数12.1神经网络的学习函数12.2神经网络的输入函数及其导函数12.3神经网络的性能函数及其导函数12.3.1性能函数12.3.2性能函数的导函数第13章Simulink神经网络设计13.1Simulink交互式仿真集成环境13.1.1Simulink模型创建1

开发人员专业技术丛书《Windows图形编程》WindowsGraphicsProgrammingWin32GDIandDirectDraw。
(美)FengYuan著英宇工作室译.揭示Windows系统体系结构和图形系统内部的数据结构.建立图形API窥视.检测GDI资源泄漏及强大的故障诊断技术.使用Win32GDI和DirectDrawAPI的专业技术.设备环境、坐标空间和变换、像素、直线、曲线和填充区域.位图、图像处理、字体、文本、增强元文件、打印等

神经网络故障诊断和数据预测的matlab程序；
故障诊断运用的是BP神经网络，数据预测运用的是RBF神经网络，已经程序测试，成功完美运行

使用jsp编写的医疗诊断系统，功能还是比较完善的，配置下环境就可以直接运行

增强应用在此项目中，您将应用在Azure性能课程中获得的技能来收集和显示有关应用程序的性能和运行状况数据。
这只是成功的一半；
另一半则是就数据做出明智的决定并自动执行修复任务。
您将使用云技术的组合，例如AzureKubernetes服务，VM规模集，应用程序见解，Azure日志分析和AzureRunbook，以展示您在诊断和纠正应用程序和基础结构问题方面的技能。
在这个项目中，您将被要求执行以下操作：在VMSS上设置ApplicationInsights监视，并在应用程序中实施监视以收集遥测数据为VMSS设置自动缩放设置一个Azure自动化帐户并创建RunBook以自动解决性能问题创建警报以触发AKS集群上的自动扩展并触发RunBook执行入门先决条件（在AzurePipelines下单击“免费启动”）安装Python的VSCode扩展（可选）

BSDL（boundaryscandescriptionlanguage）语言硬件...现在，BSDL语言已经正式成为IEEE1149.1标准文件的附件。
BSDL本身不是一种通用的硬件描述语言，但它可与软件工具结合起来用于测试生成、结果分析和故障诊断。

1、流形学习是一种非线性降维或数据可视化的方法，已经在图像处理如人脸图像,手写数字图像,语言处理方面取得了较好的效果，在机械故障诊断方面也有很好的效果；
2、资源包含轴承振动源数据和流行学习的Matlab程序。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。