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基于改进EMD与FastICA—样本熵的齿轮故障特征提取方法

吕同昕

软件导刊2019,Vol.18Issue(8):154-158,5.
软件导刊2019,Vol.18Issue(8):154-158,5.DOI:10.11907/rjdk.191642

基于改进EMD与FastICA—样本熵的齿轮故障特征提取方法

Gear Fault Feature Extraction Method Based on Improved EMD and FastICA—SampEn

吕同昕1

作者信息

  • 1. 山东科技大学计算机科学与工程学院,山东青岛266590
  • 折叠

摘要

关键词

EMD/端点效应/FastICA/样本熵/齿轮故障特征提取

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

吕同昕..基于改进EMD与FastICA—样本熵的齿轮故障特征提取方法[J].软件导刊,2019,18(8):154-158,5.

基金项目

国家重点研发计划项目(2017YFC0804406) (2017YFC0804406)

山东省重点研发计划项目(2016ZDJS02A05) (2016ZDJS02A05)

软件导刊

1672-7800

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