基于小波变换的多尺度主元分析在传感器故障诊断中的应用-中国学术期刊网络出版总库 正常运行.许多传感器的现场安装环境复杂,容易出现传感器故障.因此,对传感器的故障诊断就显得非常重要.主元分析(P rincipal Com ponent A nalysis,PCA)作为一种建立多 xxx 【读者推荐文章】 中国期刊全文数据库 中国博士学位论文全文数据
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...值去噪的改进多尺度主元分析(AMSPCA)、在线多尺度滤波的多尺度主元分析(OLMS-R-MSPCA)、基于滑动窗口的多尺度主元分析(MW-MSPCA)5种算法分别进行了数据实验,并在提出定量分析算法准确率的基础上,按照定量规则对实验结果进行定量分析,最终的分析结果证明了本文...
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...数据作为样本,分辨采取传统主元分析(PCA)、传统多标准主元分析(MSPCA)、直接对小波系数进行阈值去噪的改进多标准主元分析(AMSPCA)、在线多标准滤波的多标准主元分析(OLMS-R-MSPCA)、基于滑动窗口的多标准主元分析(MW-MSPCA)5种算法分辨进行了数据实验,并在提出...
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On the basis of main component analysis, we made the templates for four types of emotional speech using large amount or speech data.
在基于非时间序列特征的情感语音识别中,我们在主元分析法的基础上,使用大量数据形成了不同情感语音的模板,然后提出了三种方法对含情感的语音进行了判别实验。
参考来源 - 语音信号中情感信息的分析和处理研究·2,447,543篇论文数据，部分数据来源于NoteExpress
讨论了基于多尺度主元分析的故障传感器数据重构问题。
Multi-Scale Principal Component Analysis for data reconstruction of the faulty sensor is discussed.
在训练阶段，核-主元分析用来捕捉非线性的手写变化。
In the training phase, kernel principal component analysis is used to capture nonlinear handwriting variations.
对于连续生产过程，可以采用普通的主元分析方法进行过程数据分析；
For continuous process, the normal PCA can be used to analyze the process data.
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