用“小波包分解”造句大全，小波包分解造句

9、提出一种新颖的基于小波包分解的自适应数字水印算法。

12、不同状态下相同频段信号的小波系数也不相同，因此可用不同频段信号的小波包系数来表征不同信号的特征。依据以上分析给出了一种基于小波包分解的故障特征信息提取方法。

15、对比了该轴承外圈早期故障和晚期故障的振动信号的小波包分解结果，*了小波包方法诊断滚动轴承早期故障的有效*。

18、针对感应电动机轴承故障特征提取的不足，提出了瞬时功率小波包分解的方法。

21、小波包分解和神经网络相结合，能够检测孔洞缺陷的大小和位置，较好的实现了木材孔洞缺陷的定量检测。

1、还用小波包分解并寻找最优小波包基进行字符的特征提取。

4、首先将所得的结构响应信号进行小波包分解，然后通过小波包能量变化率指标进行损伤定位。

7、该方法采用基于熵的小波包最佳基选取准则，对局部损伤信号进行自适应小波包分解，将分解结果显示于时—频空间即相平面上。

11、在异步电机转子断条故障检测中，将原信号最优小波包分解，经自适应滤波后再信号重构。

16、该文建立了自然图像的小波包分解系数绝对值线*预测模型，提出了基于小波包变换的图像特征形成算法。

20、首先对噪声信号进行小波包分解，得到含有待诊断柴油机主轴承间隙故障信息的噪声信号时频分布图，并由此定义图像。

2、分析了用小波包能量分析方法提取故障信号特征向量的方法，并改进算法解决了小波包分解中的混频现象，根据最佳分解树进行了特征选择。

6、在介绍小波包分解原理的基础上，对试验测得的单盘单跨转子系统的油膜振荡非平稳信号用小波包分解方法进行了研究。

13、小波包分解本身对信号的奇异点十分敏感，此特点可以用来跟踪电机振动速度信号。

19、该方法将振动信号小波包分解后的频带能量作为特征向量，输入到由多个支持向量机构成的多故障分类器中进行故障识别和分类。

3、在基于小波包的遥感图像融合应用中，引入用于调整小波包分解频率顺序的小波包移频算法来解决由于间隔采样而导致的频带混叠现象。

10、论述了小波包分解及其能量谱处理超越离合器故障的原理与方法。

22、利用多传感器对切削力和振动信号进行监测，通过频率变换提取切削力特征量，采用小波包分解技术提取振动信号特征量。

8、随着小波包分解尺度的增大，滤波后信号曲线的盒维数逐渐减小，并最后趋于稳定值。

23、提出了基于小波包分解频带能量监测法，对滚动轴承的几种典型故障进行了诊断，并且提取特征向量，为后续的神经网络识别作准备。

17、该方法将输入信号进行一次小波包分解，利用奇异值分解方法对分解后的幅值量化系数进行降噪。

5、首先，将得到的结构响应信号进行小波包分解，然后通过小波包能量变化率指标来进行损伤定位。

14、应用小波包分解及其能量谱直观地识别出故障的特征频带，并进行了量化分析。