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yummyking新蟲 (正式寫手)
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急需！！�。。�！幫忙翻譯這段話，關(guān)于奇異值分解的
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奇異值分解利用延時嵌陷技術(shù)對時間序列進行相空間的重構(gòu)，由于沒有層數(shù)的理論確定嵌入?yún)?shù)和延時參數(shù)，限制了奇異值在機械故障診斷中的應(yīng)用。 EEMD分解可以自適應(yīng)的將信號分解為若干固有模態(tài)分量，篩選出其中有用的IMF分量形成初始特征向量矩陣，從而避免了在對時間序列進行相空間重構(gòu)時選擇好嵌入常數(shù)和延時參數(shù)。 |
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奇異值分解 利用 延時嵌陷技術(shù) 對 時間序列 進行 相空間的重構(gòu)，由于 沒有 層數(shù) 的理論 確定 嵌入?yún)?shù) 和 延時參數(shù)，限制了 奇異值 在 機械故障診斷中 的應(yīng)用。 EEMD分解 可以 自適應(yīng)的 將 信號分解 為 若干 固有模態(tài)分量，篩選出 其中 有用的 IMF分量 形成 初始 特征向量矩陣，從而 避免了 在 對時間序列 進行 相空間重構(gòu) 時選擇 好 嵌入常數(shù) 和 延時參數(shù)。 SVD ( singular value decomposition ) is used to conduct phase-space reconstruction of time series based on delay embedded technology. Since there are no embedding parameters and delay parameters which are determined by the theories on number of plies, the application of SVD in mechanical fault diagnosis is limited. Through EEMD decomposition, signals can be adaptively decomposed into several intrinsic mode components, in which the IMF components which are helpful ones will be screened out to for the initial eigenvector matrix, so as to avoid the selection of embedding parameters and delay parameters during phase-space reconstruction of time series. |
2樓2015-10-25 18:35:41
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