搜索结果: 1-3 共查到“农业机械化 feature extraction”相关记录3条 . 查询时间(0.062 秒)
针对棉花加工过程中存在的异性纤维，采用机器视觉技术，通过图像处理方法提取异性纤维目标，采集异性纤维特征数据，应用一种改进型粗糙集理论，进行异性纤维图像目标特征向量的提取，得到有效的特征向量。最后采用决策树理论，利用提取的特征向量进行识别，实验表明，所提取的特征向量对于识别棉花异性纤维是有效的，识别率达到95%。 For the existence of foreign fibre during c...
形态非抽样小波在主减速器振动特征提取中的应用（Feature Extraction Methods of Vibration Signal in Automobile Main Reducer Based on Morphological Un-decimated Wavelet）
故障诊断 特征提取 主减速器 形态小波 非线性 Hilbert包络
2010/4/1
针对形态小波分解过程的抽样引起信号长度逐层递减的问题，提出一种基于多尺度形态开闭级联滤波的形态非抽样小波构造方法。利用形态非抽样小波的一般框架，采用形态开闭级联滤波作为形态非抽样小波分解的近似信号的分析算子，使形态小波分解过程中信号长度保持不变，从而保证了形态分析时所需的信息量。主减速器振动信号特征提取试验验证了该方法能够有效提取非线性振动信号的特征，较原形态非抽样小波和线性小波有更好的滤波效果，...
基于形态非抽样小波分解的滚动轴承故障特征提取（Fault Feature Extraction of Rolling Element Bearing Based on Morphological Undecimated Wavelet Decomposition）
滚动轴承 故障诊断 特征提取 形态非抽样小波分解
2010/2/26
针对滚动轴承故障特征信息往往被强背景噪声淹没的问题，提出采用基于多尺度差值形态滤波的形态非抽样小波分解方法提取故障特征。形态非抽样小波分解具有形态学的形态滤波特性与小波分解的多分辨率特性，通过非抽样方式对信号进行分解，克服了传统形态小波分解信息丢失的问题。结合差值形态滤波能够提取信号冲击成分的特点，构造了一种基于多尺度差值形态滤波的形态非抽样小波分解方法，并将其应用于滚动轴承故障特征的提取。仿真与...