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yummyking新虫 (正式写手)
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急需！！！！！！帮忙翻译这段话，关于奇异值分解的
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奇异值分解利用延时嵌陷技术对时间序列进行相空间的重构，由于没有层数的理论确定嵌入参数和延时参数，限制了奇异值在机械故障诊断中的应用。 EEMD分解可以自适应的将信号分解为若干固有模态分量，筛选出其中有用的IMF分量形成初始特征向量矩阵，从而避免了在对时间序列进行相空间重构时选择好嵌入常数和延时参数。 |
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yummyking(fjtony163代发): 金币+30, 代发 2016-03-22 02:27:14
yummyking(fjtony163代发): 金币+20, 代发 2016-03-22 02:27:25
fjtony163: 翻译EPI+1, 代发 2016-03-22 02:27:31
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fjtony163: 翻译EPI+1, 代发 2016-03-22 02:27:31
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奇异值分解 利用 延时嵌陷技术 对 时间序列 进行 相空间的重构，由于 没有 层数 的理论 确定 嵌入参数 和 延时参数，限制了 奇异值 在 机械故障诊断中 的应用。 EEMD分解 可以 自适应的 将 信号分解 为 若干 固有模态分量，筛选出 其中 有用的 IMF分量 形成 初始 特征向量矩阵，从而 避免了 在 对时间序列 进行 相空间重构 时选择 好 嵌入常数 和 延时参数。 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楼2015-10-25 18:35:41