机译:通过小波变换和快速滚动傅里叶变换来识别故障滚动轴承产生的噪声信号,从而进行故障识别
Department of Mechanical Engineering, Sir Padampat Singhania University, Udaipur 313601, Rajasthan, India;
Department of Mechanical Engineering, Sir Padampat Singhania University, Udaipur 313601, Rajasthan, India;
Department of Mechanical Engineering, Sir Padampat Singhania University, Udaipur 313601, Rajasthan, India;
Fault detection; spline wavelet; continuous wavelet transform; fast Fourier transform;
机译:通过小波变换和快速滚动傅里叶变换对故障滚动轴承产生的噪声振动信号进行故障识别
机译:基于小波包变换和流形学习的弱瞬态信号检测,用于滚动轴承故障诊断
机译:卡尔曼滤波从噪声振动信号中提取滚动轴承故障
机译:基于振动信号的经验小波变换的滚动轴承故障诊断
机译:非平稳信号分析中快速正交搜索,傅立叶变换和小波变换方法的比较。
机译:通过将小波包变换集成到卷积神经网络结构中的滚动轴承新的端到端故障诊断方法
机译:使用快速傅里叶变换和增强的快速傅里叶变换算法评估轴承振动测量
机译:pFa(素因子算法),WFTa(Winograd傅立叶变换算法),sWIFT,mFFT(混合基线快速傅里叶变换),FFT(快速傅立叶变换)和DFT(离散傅立叶变换)算法的算术要求的比较。