DFMEA 第一步规划和准备的目的， 是根据正在开发的分析类型来定义 FMEA 中包含和 不包含 的内容 ，就 是确定分析对象，定义 DFMEA 中包含哪些系统、子系统、组件或零件，将资源集中在优先级高、风险高的产品上 。 DFMEA 规划和准备的工具是 5T 和边界图。DFMEA第一步规划与准备阶段(视频文字稿) DFMEA 的第二步结构分析的目的，识别并将分析的产品分解为系统、子系统、组件及零
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2024-08-12 12:36:21
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作者：桂。前言本文为Hilbert变换一篇的内容补充，主要内容为： 1）EMD原理介绍 2）代码分析 3）一种权衡的小trick 4）问题补充内容主要为自己的学习总结，并多有借鉴他人，最后一并给出链接。一、EMD原理介绍 A-EMD的意义很多人都知道EMD(Empirical Mode Decomposition)可以将信号分解不同频率特性，并且结合Hilbert求解包络以及瞬时频率。E
opencv中图像一种相似性度量方法-------EMD
opencv
算法
EMD算法是用来比较两幅图像相似性的方法。在颜色直方图中，由于光线等的变化会引起图像颜色值的漂移，它们会引起颜色值位置的变化，从而导致直方图匹配失效。EMD的思想是求得从一幅图像转化为另一幅图像的代价，用直方图来表示就是求得一个直方图转化为另一个直方图的代价，代价越小，越相似。计算&nb
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2024-04-01 19:47:23
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最近在做脑电信号分析，在导师的建议下学习了一点经验模式分解（下面简称EMD）的皮毛，期间也是遇到了很多问题，在这里整理出来，一是为了自己备忘，二是为了能尽量帮到有需要的朋友。一、EMD简介 经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）法是黄锷（N. E. Huang）在美国国家宇航局与其他人于1998年创造性地提出的一种新型自适应信号时频处理方法，特别适用
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2024-05-08 19:29:27
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一、概念法国中央科学研究院和美国RICE大学共同开发了时频分析工具箱（matlab emd） 是一款非常好用的时频分析计算工具，它是分析时变非平稳信号的有力工具，matlab 时频分析工具箱提供了时间域与频率域的联合分布信息，清楚地描述了信号频率随时间变化的关系。 其中主要含有四种函数：信号产生函数，可以产生不停类型的信号，如Chirp信号，bpsk信号等。时频分析函数，可以计算线性、Cohen类
EM算法：期望最大化算法MLE（极大似然估计法）是一种非常有效的参数估计方法，但在概率模型中，有时既含有观测变量 (observable variable), 又含有隐变量(hidden variable)或潜在变量(latent variable)，例如：分布中有多余参数或数据为截尾或缺失时，这个时候使用MLE求解是比较困难的。于是Dempster等人于1977年提出了EM算法，其出发点是把求M
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2024-04-19 08:37:14
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库卡（KUKA）机器人入门学习必备知识1、库卡机器人零点标定使用的工具通常有两种：1）千分表，标定精度偏低。2）EMD电子装置，标定精度较高。2、库卡机器人停机模式有三种。分别是：STOP0,STOP1,STOP2这三种模式，停止的过程也不同。3、库卡机器人控制柜有基本的有5种型号。分别是：紧凑型（ Compact ）、小型（ Smallsize-2 ）、标准型（ Standard ）、中型（ M
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2024-04-18 14:08:10
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点云分析中的EMD（Earth Mover’s Distance）距离EMD（Earth Mover’s Distance）距离介绍EMD距离，又叫做推土机距离，也叫作Wasserstein距离。个人理解，EMD距离是离散化的Wasserstein距离，而Wasserstein距离是描述两个连续随机变量的EMD距离。二者数学思想是相同的，但是所描述的对象和应用场景稍有区分。由于个人正在做关于点云数
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2024-04-30 17:38:02
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Classification（分类）1、问题背景：特殊的样本点会使得分界点发生漂移，影响准确性。 Hypothesis representation（假设函数表达式）1、Logistic regression Model（逻辑回归模型）：（1）Sigmoid function / Logistic function S型函数/逻辑函数： （2）g(z)图像： （3）h
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2024-04-01 12:05:36
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重头戏来了。在以往的应用经验里，VMD方法在众多模态分解方法中可以说是非常好的。从催更力度上看，这个方法也是格外受关注。笔者决定加快进度快一些写完这个方法，十月份了有些同学要开始做毕设，希望这篇文能帮上忙。1. VMD（变分模态分解）的概念VMD（Variational Mode Decomposition）即变分模态分解，与2014年由Dragomiretskiy[1]等人提出，虽然它也叫模态分
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2024-05-07 21:26:01
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呆瓜在论文里使用了EMD方法，对于EMD方法，呆瓜刚开始接触时是懵逼的，完全不知道用来干什么。在请教了导师和夫哥后呆瓜也进行了自学，现在呆瓜对EMD有了初步的了解，也算是在论文之路上又前进了一步。在本文最后，呆瓜对上证闭盘数据进行了EMD分解，但只是做了分解图，并未作出解读和分析。本文结构大致如下图：首先，信号处理是现代科学的一个重要研究领域，遍及通信、数据分析、模式识别、金融等几乎所有的应用领域
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2024-03-29 20:03:09
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LAMMPS学习总结11、手册中说，Compute temp/region与执行温度调节的fix（fix nve/fix langevin等）命令一起使用，那么这个偏差将从每个原子中减去，剩余的热速度的温度调节将被执行，并且偏差将被添加回去。这是什么意思？？？？2、NEMD计算热导率的langvin控温法中，为什么两次langevin控温呢？而且第一次的fix 没有unfix就直接又fix了 这
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2024-04-25 18:07:33
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统计学习基础回顾 1. 后验概率 2 2. . 极大似然法 (MLE) 信息论基础 1. （互）信息 2. 熵、条件熵 3. 交叉熵、相对熵 最大熵模型 1 1 . 凸优化理论推导 Maxent 2. 与 MLE 的关系 EM 算法 1 1 . GMM 实例 2. MLE 推导我希望自己能通俗地把它理解或者说明白，但是，EM这个问题感觉真的不太好用通俗的语言去说明白，因为
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2024-05-13 13:38:25
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EM算法推导假设有样本集,其中是m个独立的样本,每个样本对应的类别z(i)是不知道的(不知道是好鸡蛋还是坏鸡蛋)，要估计概率模型p(x,)的参数(估计坏鸡蛋的重量),但是由于z我们也不知道，那么就不能使用最大似然估计。那如果知道了z，就好计算了。目标是求等式(1)左边的最大值,等式(1): 对每一个样本i的所有可能类别z求等式右边的联合概率密度函数和，也就得到等式左边为随机变量x的边缘概率密度.如
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2024-02-26 19:37:56
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心理学家爱德华·德西曾进行过一次著名的实验，他随即抽调一些学生去单独解一些有趣的智力难\
原创
2022-12-02 10:16:59
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一、EMC基本概述1、EMC概念：电磁兼容性，是指设备在其电磁环境中符合要求运行并且不对其环境中的任何设备产生无法忍受的电磁干扰的能力。a、设备在正常运行过程中对所在环境产生的电磁干扰不能超过一定的限值；b、设备对所在环境中存在的电磁干扰具有一定程度的抗扰度；2、电磁兼容措施与产品成本的关系电磁兼容设计解决越后解决，所花的成本就越高3、电磁兼容设计与产品成本的关系4、电磁兼容设计三要素a、电磁骚扰
方差分析卡方检验更多的会考虑在衡量两个离散变量是否独立时使用，如果是连续变量和离散变量之间的独立性，更常见的做法是进行方差分析。方差分析也是一种假设检验，因此我们仍然会采用介绍假设检验的一般流程来介绍方差分析。Step 1.提出假设首先第一步是提出假设，不像卡方检验的零假设那样直接明了、就是假设变量之间相互独立，方差分析的零假设会更加复杂一些，而理解方差分析的零假设也会需要一些统计学背景知识。这里
本文以EM235为例讲解S7-200模拟量编程，主要包括以下内容：
1、模拟量扩展模块接线图及模块设置
2、模拟量扩展模块的寻址
3、模拟量值和A/D转换值的转换
4、编程实例
模拟量扩展模块接线图及模块设置
EM235是最常用的模拟量扩展模块，它实现了4路模拟量输入和1路模拟量输出功能。下面以EM235为例讲解模拟量扩展模块接线图，如图1。
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2024-09-03 11:04:46
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EM算法在统计计算中，最大期望（EM）算法是在概率（probabilistic）模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量（Latent Variable）。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据聚类（Data Clustering）领域。最大期望算法经过两个步骤交替进行计算：第一步是计算期望（E），利用概率模型参数的现有估计值，计算隐藏变量的期望；
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2023-12-01 12:46:01
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文章目录1、简单介绍2、基本条件3、方法步骤3.1求平均包络线3.2 通过IMF判断求最终4、去噪应用 1、简单介绍经验模态分解( empirical mode decomposition，EMD)是由美国国家宇航局的华裔科学家Norden e. Huang博士于1998年提出的一种新的处理非平稳信号的方法——希尔伯特——黄变化的重要组成部分。基于EMD的时频分析方法既适合于非线性、非平稳信号的
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2024-04-18 10:31:31
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