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二级分类:
基于EMD的齿轮箱毛病诊断的研究
采用小波阈值法对齿轮箱毛病信号进行去噪预处理,将经验模式分解(EMD)和快速傅立叶变换(FFT)相结合对齿轮箱毛病信号进行特征提取,这种方法适用于非线性非平稳信号的自适应状态分析。
利用EMD方法将去噪后的信号就行经验模态分解,得到一定数量的固有模态函数(IMF)分量,选取具有特定意义的IMF进行FFT,就可以得到相应的功率谱,从而提取齿轮箱毛病特征频率。
2023/3/12 6:18:46
250KB
小波阈值去噪
经验模态分解
快速傅里叶变换
齿轮箱
1
ANSYS动力学分析
ANSYS,模态分析,谐响应分析,瞬态分析,描述了每个步骤中需要留意的事项,及各分析的详细过程。
2023/3/10 11:01:53
803KB
ANSYS
模态分析,谐响应分析,瞬态分析
1
用python编写的VMD代码
本资源是根据网上开源的matlab代码(https://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6511916.html)编写的python代码,直接运转main.py即可进行变分模态分解
2023/2/22 11:16:26
4KB
python
VMD代码
1
快速傅里叶变换模态识别MATALB源程序
快速傅里叶变换的MATALB源代码,可用于结构健康监测的模态识别,经过加速度信号可得到结构的振动频率。
2023/2/19 21:22:45
379B
MATALB
1
vmd可变分模态分解
此文件能够VMD法避免了发生混叠现象,且运算效率更高,在低信噪比的情况下噪声处理效果更好,有利于毛病信号的特征提取
2023/2/17 7:48:12
5KB
信号处理
1
notflix:这是在ReactJS中创建的模板,该模板使用了受Netflix启发的打字稿,用于研究目的-源码
:movie_camera:Notflix:movie_camera:||:laptop_computer:项目Notflix是一个ReactJS网站,旨在通过alura的“ImersãoReact”活动中进行研究。
单击预览已部署的演示!!:fire::fire::fire::exclamation_mark:去做编辑和删除功能,我承认本人很懒-现在已经完成了!:check_mark:视频卡悬停了-完成!:check_mark:将无聊的警报替换为一件好事-完成!:check_mark:播放视频的漂亮模态-完成!:check_mark::wrench:技术领域该项目是使用以下技术开发的::question_mark:如何使用要克隆并运行此应用程序,您需要从您的命令行:安装简单#Clonethisrepository$gitclonehttps://git
2023/2/8 18:09:49
1.89MB
typescript
eslint
styled-components
reactjs
1
变分模态分解算法(VMD)
变分模态分解算法是2014年新提出的,广泛使用于信号处理领域
2023/2/5 13:33:27
2KB
VMD
1
总体经验模态分解
EEMD是EnsembleEmpiricalModeDecomposition的缩写,中文是汇合经验模态分解,是针对EMD方法的不足,提出了一种噪声辅助数据分析方法。
EEMD分解原理是当附加的白噪声均匀分布在整个时频空间时,该时频空间就由滤波器组分割成的不同尺度成分组成。
2023/1/20 10:48:24
6KB
MATLAB
1
matlab(SSI)随机子空间法法式
模态分析法式,提取结构模态自振频率,阻尼比等模态信息
2018/9/7 6:26:37
4KB
SSI
1
SSI求解模态频次、振型、阻尼比
SSI求解模态频次、振型、阻尼比
2020/10/26 18:15:32
5KB
SHM
1
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钉钉无人值守自动打卡脚本 永不迟到的神器 安卓和苹果教程
New!
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。
2024-04-09 15:03
15KB
钉钉
钉钉打卡
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