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针对单轴传感器在断路器中应用的缺陷与不足,为了获取更多断路器分合闸时的状态信息,利用三维振动传感器同步采集断路器操作时振动信号,在时域、频域方面以及时频联合对X、Y、Z 3个方向的信号进行分析对比。在时域方面,运用X、Y、Z3个方向振动信号各个特征和能量的分布;在频域方面,运用快速傅立叶算法得出频谱分布图和功率谱图;在时频联合方面,运用小波包分解将三维传感器信号进行分解,并求出能量在各节点的分布和Wigner-Ville分布,说明三轴传感器放置方向对断路器测量信号故障诊断正确率的影响。实验分析结果表明 ...
丁巧林 +3 more
doaj
文中采用暂态对地电压(transient earth voltage,TEV)法对10 kV高压开关柜局部放电进行检测,并利用短时傅里叶变换(short-time Fourier transform,STFT)分析了开关柜不同类型放电下局放TEV信号的时间频率特性,结果表明不同放电TEV信号的时频特性不同。基于此,又对信号STFT时频分析结果提取了信号的时间中心tc、频率中心fc以及中心矩μc3个特征参数。试验表明多源局部放电TEV信号能够在tcfcμc三维特征空间内实现信号分离 ...
李锐鹏 +5 more
doaj
针对长定子直线同步电机(long‑stator linear synchronous motor,简称LSLSM)定子绕组匝间短路(stator winding inter‑turn short circuit,简称ITSC)故障在强噪声与复杂工况下特征微弱,传统电机电流特性分析方法难以实现早期精准检测的问题,提出了一种基于迭代自适应多重同步压缩变换(iterative adaptive multiple synchronous compression of transform,简称IAMST ...
doaj +1 more source
适合于SDH设备的从钟,是SDH网络所特有的从时钟。文中对G.813从钟的定时特性作了详尽分析。首先,介绍了定时信号的数学模型,然后给出了表征频率和时间稳定性参数的定义和性质,并对其进行了时域和频域分析。在此基础上建立了G.813从钟的噪声模型。最后对ITU-T建议G.813给出的定时特性规范中所存在的若干问题进行了讨论,提出了自己的见解。
吴三明, 毛谦
doaj
A Study On Synthetic Aperture Radar Image Classification With Deep Learning [PDF]
Huang, Zhongling
core
基于s变换及遗传优化支持向量机的电压源换流器故障诊断技术研究
电压源换流器是VSC-HVDC系统最重要的部件,由于受过压和过流条件的制约,电压源换流器发生故障的可能性较高,维护较为困难。为了有效诊断电压源换流器故障,文中在VSC-HVDC系统电压源换流器故障特性分析的基础上,提出了一种基于s变换结合遗传优化支持向量机的电压源换流器故障分类方法。通过对直流母线电压幅频特性分析可知,故障信号各频率分量在低频段分布密集且主要集中在工频整数倍附近。据此,利用s变换提取故障信号低频段工频整数倍分量,构造模时频矩阵,采集各频率分量模值平方和及归一化模值平方和作为故障特征向量 ...
唐志军 +4 more
doaj
[目的] 当前研究主要关注非喀斯特地区长时间尺度频率研究,对喀斯特不同降雨等级下的水化学采样频率研究不足,喀斯特小流域不同降雨等级水化学的最优采样频率尚不明确。[方法] 利用黔中高原典型喀斯特小流域在2022年6月至2023年7月不同降雨等级(大暴雨、大雨、中雨)间隔1 h的高频电导率(EC)数据,重采样为2~15 h的低频数据后,结合多种评价指标和突变点理论,确定喀斯特小流域不同降雨等级下水化学的最优采样频率。[结果] (1)喀斯特小流域受地质背景影响,水化学响应降雨呈现暴涨暴落特征 ...
方长敏 +6 more
doaj
[Multi-modal physiological time-frequency feature extraction network for accurate sleep stage classification]. [PDF]
Hu K, Chen J, Zhang P, Xue W, Xie J.
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[Electroencephalogram emotion recognition based on state-space models combined with spatio-temporal feature]. [PDF]
Wang C, Zhang J, Dou J, Wang C, Chang W.
europepmc +1 more source
[Cluster-guided adaptive Transformer for muscle fatigue prediction]. [PDF]
Fan B, Bao X, Ding L, Wu J.
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