故障信号诊断—阶比分析 文章目录故障信号诊断—阶比分析前言一、什么是阶比分析？二、阶比分析的步骤1.奈奎斯特采样定理2.阶比分析总结 前言一直在思考一个问题，振动信号的本质是什么，对数据进行什么样的处理才能得到一个比较能反应振动的本原，虽然，针对不同的信号类型（主要针对稳态和非稳态数据），具有不同的处理方式，类似于FFT，时频分析，小波变换，HHT，短时傅里叶变换等，可以处理很大一部分信号，但就其
# 学会实施"阶次跟踪"在 Python 中的实现
阶次跟踪是数据处理中常用的重要技术，尤其在控制系统和信号处理中。本文将带你逐步了解如何在 Python 中实现这一过程。我们将从流程开始，逐步深入到具体的代码实现。
## 流程概述
首先，我们将整个流程分为以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
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阶次跟踪，英文 Order Tracking，实际上对旋转机械测试信号进行采样分析的一种
原创
2022-07-18 11:26:41
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# 阶比跟踪算法及其在Python中的实现
在现代科技快速发展的背景下，各种跟踪算法纷纷涌现，而阶比跟踪（Fractional-Order Tracking）算法在目标追踪和状态估计中展现了其独特的优势。本文将探讨阶比跟踪的基本概念，并提供一个Python实现的示例。
## 什么是阶比跟踪？
阶比跟踪是一种基于分数阶导数的调节算法，这种算法能更灵活地适应动态系统的变化。与传统的比例控制和积分
一道题理解层次分析法 层次分析法（Analytic Hierarchy Process，简称AHP）是对一些较为复杂、较为模糊的问题作出决策的简易方法，它特别适用于那些难于完全定量分析的问题。 运用层次分析法建模，大体上可按下面四个步骤进行：（i）建立递阶层次结构模型；（ii）构造出各层次中的所有判断矩阵；
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2023-12-08 11:53:45
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# Python 阶次分析与信号处理入门指南
## 目录
1. 简介
2. 流程说明
3. 步骤详解
4. 结论
## 1. 简介
在信号处理的领域，阶次分析是一种非常有用的古典信号处理方法。它常用于从噪声中提取有意义的信号，尤其在工程和科学领域中的应用非常广泛。本文将指导你如何使用 Python 进行阶次分析和信号处理。
## 2. 流程说明
下表展示了使用 Python 进行阶次分析和
原创
2024-09-07 04:27:40
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在抽象代数中有两个概念可以被称为“阶数”：群 G 中元素的个数称为 G 的阶数，当 G 中有无限多个元素，称 G 是无限阶的；当 G 中元素个数有限，称 G对于群 G 的元素 a，如果有非负整数 n，使得 an=e，且 n 为使上等式成立的最小的非负整数，则说a是有限阶的，阶数为 n ，如果找不到这样的数，则说 a 是无限阶的。也有人把元素 a为了讨论群的阶数和元素的阶数，群的阶数与其子群阶数之间
故障诊断之基于振动信号的阶比谱分析前言一、阶次分析是什么二、阶次分析的基本原理三、基于加拿大渥太华数据进行分析1.数据下载链接：2.数据说明四、变速的故障信号仿真模拟五、MATLAB代码分析：六、相关代码参考文献 前言想写这个帖子很久了，网上关于变速故障诊断的博客，最早应该是发布在我写的一篇知乎的帖子上，里面是基于加拿大渥太华数据进行分析处理的，很好地提取到了轴承的故障特征。后面陆续被一些二道博
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2023-11-28 22:02:07
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1、如何对原始图片进行高通滤波，请用具体表达式描述该过程，并描述该过程达到的效果是什么？（1）具体表达式描述该过程 设f(x,y)是待处理的原图像，g(x,y)是处理后的图像。先将其进行傅里叶变换得到频谱图，具体表达式如下：  
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2024-10-17 10:07:12
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✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击?智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 &
原创
2023-06-20 07:44:48
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这是一个对“上台阶问题”的分析，即有N个台阶，每次最多跨M个台阶，有多少种走法数。首先声明，作者非专业研究算法，之所以想这个问题，是因为02年左右初二的时候被拉去参加一个初中数学竞赛，最后一道题目就是N=10，M=2时候的“上台阶问题”，当时差点一个个去穷举了……所以幼小的心灵留下了深刻的印象，最近偶有所感，又仔细分析了一下，有些感想来和大家分享。M=2时候特例分析对于N个台阶的走法数F(N)，考
数学物理方程就是具有物理背景的数学方程。微分方程包含常微分方程（ODE）和偏微分方程（PDE）。前者在高等数学中简单的学过，ODE是指方程只对一个变量求导。PDE是指方程对多个变量求导(如x, y, t)。 除此之外数学物理方程还有积分方程（不讨论）。二阶线性偏微分方程（二阶值最高求两次导）本章研究二阶线性偏微分方程。算符：需要和函数一起作用，比如取模算法，求和算符 梯度算符： 返回最大的方向导数
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2023-12-01 22:10:19
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虽然非计算机专业，但因为一些原因打算学习西瓜书，可由于长时间没有碰过概率统计的知识，有所遗忘。所以特意重新复习了一遍类似的知识，写在这里权当总结。主要参考《概率论与数理统计》(陈希孺)。参数估计就是根据样本推断总体的均值或者方差、或者总体分布的其他参数。可以分两种，一种是点估计(估计一个参数的值)，另一种是区间估计(估计一个参数的区间)。参数估计的方法有多种，各种估计方法得出的结果不一定相同，很难
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2024-08-23 13:27:01
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python 高阶函数1.匿名函数lambda --函数的实现比较简单的时候，用lambda2.map() 映射3.reduce() 累加4.filter() 过滤5.zip()---非高阶函数recursion 递归closure 闭包 正文：首先要知道什么是高阶函数：一个函数作为参数，传入另一个函数 1.匿名函数 lambda表达式（函数）1).为什么使用匿名函数
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2023-10-18 13:40:43
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一次二阶矩法非线性功能函数g(x)展开成泰勒级数保留一次项，按照可靠指标形成求解方程，可以得到求解可靠度的一次二阶矩法。此方法简单、常用、易于掌握。 一次二阶矩法分中心点法和设计验算点法。中心点法不考虑随机变量的概率密度分布（不足）。设计验算点法原理设独立正态分布变量组合为结构极限状态方程及极限状态面上的一点，在该点按泰勒级数展开保留一次项，得 同时可以得到的均值以及标准差 结构可靠性指标为 令
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2023-10-11 17:23:08
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autograd与逻辑回归自动求导系统中两个常用的方法：torch.autograd.backward and torch.autograd.grad演示理解一阶导数、二阶导数的求导过程
理解自动求导系统，以及张量，前向传播构建计算图、计算图求取梯度
演示逻辑回归训练，学习五大模块：数据、模型、损失函数、优化器、迭代训练过程深度学习模型的训练就是不断更新权值，权值的更新需要求解梯度。梯度时关键重要
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2023-07-08 22:25:39
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定义 若数列 \(\{a\}\) 满足 \(a_n=c_1a_{n-1}+c_2a_{n-2}\) ，\(c_1,c_2\) 为常数，就称这种数列为二阶常系数齐次线性递推数列。 求解 加入能够将递推关系式改写为 \((a_n-ka_{n-1})=p(a_{n-1}-ka_{n-1})\) 的形式，就 ...
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2021-09-15 21:20:00
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二阶魔方 三阶魔方还原法 二阶魔方归正： 1 下面蓝色 不停用 上右下左，直到下面全蓝 2 翻动蓝色到上方， 找到左右的上侧 两个相同的颜色固定 ，然后 上右下推 上右下左 下压上 上左下左（如果没有：上右下推 上右下左 下压上 上左下左）
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2023-09-11 21:12:25
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社群推送的这篇文章《MySQL一次大量内存消耗的跟踪》介绍一个和视图检索相关的SQL调优的案例，学习借鉴一下。线上使用MySQL8.0.25的数据库，通过监控发现数据库在查询一个视图（80张表的union all）时内存和cpu均明显上升。在8.0.25 MySQL Community Server官方版本测试发现：只能在视图上进行数据过滤，不能将视图上的过滤条件下推到视图内的表上进行数据过滤。8
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2023-06-16 00:59:28
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二阶线性微分方程二阶常系数齐次线性微分方程的解nnn阶常系数齐次线性微分方程的解。
原创
2023-12-01 11:30:31
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