多分辨奇异值分解理论及其在信号处理和故障诊断中的应用

硕士论文，详细介绍了定性趋势分析在故障诊断中的应用

Eigen库为是一个矩阵运算的库，实现Matlab仿真中的各种矩阵运算，我用过特征值分解eig，奇异值分解SVD，对角阵，行，列最大，等等。Matlab可以实现的这里几乎都有，使用方法见本博客中的介绍

为了提高GPS/INS 组合导航系统对异常观测值的鲁棒性, 引入??∞ 滤波思想提出一种新的非线性鲁棒滤波. 分析H∞ 鲁棒容积卡尔曼滤波中不同约束水平对滤波结果的影响, 指出在一定范围内当约束水平越

详细讲述了故障树毅力在故障诊断系统中的应用

针对传统多分类相关向量机（relevance vector machine，RVM）采用“最大票数赢（MVW）”决策策略的不足，为了提升相关向量机的多分类能力，首先改进了RVM的多分类决策策略，并利用

针对大型化工过程生产系统的高维度数据及其噪声严重影响故障诊断的性能,采用基于故障特征选择和支持向量机(SVM)的故障诊断方法.为了确保在线故障诊断的实时性和准确性,提出一种新型的混沌耗散离散粒子群(C

为全面提取转子故障时振动信号特征,提高故障诊断的可靠性,提出了一种基于全矢包络谱的旋转机械故障诊断方法。首先,利用正交采样技术获取转子同一截面上互相垂直的振动信号,将其组成复数信号;然后,运用基于能量

提出了一种基于奇异值分解的彩色图像数字水印算法,嵌入和提取水印均在RGB分量的空间域内进行。仿真结果表明,该算法不仅对几何失真具有很强的抵抗能力,而且对添加噪声、滤波及JPEG压缩也具有良好的鲁棒性。

基于奇异值分解的信息检索，仲兆满，高维春，针对web信息检索的特点，提出了一种基于奇异值分解和欧氏距离算法的信息检索算法。该算法能解决传统信息检索搜索时间慢、空间占用

李航老师的统计学习方法第2版课件中关于奇异值分解的第15章PDF文件为大家分享。奇异值分解是统计学习中很重要的一个知识点，通过本章的学习可以更好地理解和掌握相关概念。文件大小为xxMB，欢迎下载学习。