导读:本文包含了算子分解论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:算子,分解,小波,故障诊断,能量,模态,振动筛。
算子分解论文文献综述
顾新丰,姚洪亮[1]（2019）在《利用算子分解求解常系数非齐次线性微分方程》一文中研究指出利用算子分解的方法给出了常系数非齐次线性微分方程的复通解.利用此通解,给出了特征根具有重数时齐次方程特解的形式,从而得到齐次方程的通解.给出了非齐次方程实的特解,从而得到了非齐次方程的通解.(本文来源于《高师理科学刊》期刊2019年07期）
崔光茫,张克奇,毛磊,徐之海,冯华君[2]（2019）在《结合多尺度分解和梯度绝对值算子的显微图像清晰度评价方法》一文中研究指出针对显微图像自动对焦和成像系统质量评价问题,结合多尺度分解工具和梯度绝对值算子设计,提出了一种显微图像清晰度评价算法。采用非下采样剪切波分解,对输入的显微图像进行多尺度、多方向变换,得到一幅低频子带图像和若干幅高频子带图像。结合抗噪阈值设置,计算各子带图像的梯度绝对值算子和,利用图像清晰度变化对于低频和高频子带系数影响的差异,将高低频梯度绝对值算子的比值作为最终的显微图像清晰度评价数值。开展了仿真论证实验和实拍论证实验,实验结果表明,所提出的清晰度评价算法具有较好的单调性和抗噪特性,和几种经典的评价算法相比,本文方法得到的评价结果在灵敏度、稳定性和鲁棒性方面表现更为优异,具有很好的实际应用价值。(本文来源于《光电工程》期刊2019年06期）
于佳晖[3]（2019）在《分块算子矩阵的n次数值域和可估计的分解》一文中研究指出本文研究了 Abbas Salemi在2011年(Banach J.Math.Anal.)提出的一个猜想,即对于可分的无穷维Hilbert空间上任意有界线性算子A,都存在一个可估计的分解,使得σ(A)=∩_(n=1)~∞(?).通过研究可分的无穷维Hilbert空间上有界线性算子的n次数值域,我们部分地解决了这个问题.但是在研究Salemi猜想的过程中,发现对于一般的有界线性算子,可估计的分解的存在性是很难验证的,并且谱的数值逼近可能也不精准,尤其当算子不是自伴或正规的时候.为了更好地理解n次数值域和进一步解决Salemi猜想,进而获得谱的相关信息,我们考虑如何利用投影法计算分块算子矩阵的n次数值域,并将问题简化为计算(有限)分块矩阵的情形.首先,解决了 Salemi猜想关于对角算子,正规算子,具有完全不连通谱的亚正规算子,几类特殊的亚正规算子,具有完全不连通谱的半正规算子和一类半正规算子的情形,给出了它们的可估计的分解.其次,进一步解决了 Salemi猜想关于幂零算子和一类谱算子的情形,并在范数极限意义下,给出了拟幂零算子的可估计的分解.在拟幂零等价意义下解决了 Salemi猜想关于谱算子的情形.最后,利用投影法数值逼近有界和无界分块算子矩阵的n次数值域.当分块算子矩阵为无界的情形,我们假定它是主对角占优或次对角占优.作为简单例子,近似计算了一个具体的无穷维Hamilton算子矩阵的四次数值域.(本文来源于《内蒙古大学》期刊2019-05-01）
孟祥晶,程军圣,杨宇,潘海洋[4]（2019）在《基于复数微分算子的最优化分解方法及其应用》一文中研究指出针对机械故障振动信号的非线性与非平稳特征,提出一种基于复数微分算子的最优化分解(Optimization Decomposition Based on Complex Differential Operators,CDOOD)方法。该方法通过优化滤波器的参数将非线性信号分解,以得到的非线性信号分解余量能量最小为优化目标,在优化过程中运用复数微分算子约束得到多个内禀窄带分量(Intrinsic Narrow-Band Components,简称INBC)。将CDOOD方法应用于仿真信号和机械复合故障信号分析,并与自适应最稀疏时频分析(Adaptive Sparsest Time Frequency Analysis,简称ASTFA)方法和经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD)方法进行对比。结果表明,CDOOD能够有效抑制端点效应和模态混淆,并且在提高分量准确性和正交性等方面具有一定优势,同时可以有效应用于旋转机械复合故障的诊断。(本文来源于《噪声与振动控制》期刊2019年02期）
张龙,刘晶,熊国良,毛志德[5]（2018）在《基于小波包分解和频率加权能量算子的滚动轴承故障诊断》一文中研究指出针对强背景噪声下故障特征信号提取难的问题,利用小波包分解能重构信号高低频的特点和频率加权能量算子抗干扰性强的优势,提出基于小波包分解与频率加权能量算子相结合的滚动轴承故障诊断方法。首先运用小波包分解对原始信号进行叁层小波包分解,通过计算各个分量的峭度得出最优分解系数;再利用频率加权能量算子追踪信号的瞬时能量并求其包络谱;最后分析包络谱中频率成分并与对应故障特征频率进行对比。仿真信号和实验数据都能证明所提方案的有效性和实用性。(本文来源于《机械设计与研究》期刊2018年06期）
江志农,胡明辉,冯坤,贺雅[6]（2018）在《阶次跟踪能量算子与奇异值分解结合的滚动轴承故障诊断》一文中研究指出针对滚动轴承变速过程中振动信号非平稳,早期故障特征微弱的特点,将阶次跟踪与能量算子(EO)相结合,提出阶次跟踪能量算子(OTEO)与奇异值分解(SVD)结合的轴承故障诊断方法。首先,对时域振动信号进行SVD以降低噪声干扰;然后,对降噪后的信号进行OTEO解调分析,即对信号先进行EO解调再对包络信号进行阶次跟踪;最后,采用Fourier变换做出包络阶次谱,从中提取出滚动轴承故障特征阶次。试验结果验证了该方法对于滚动轴承故障特征提取的有效性。(本文来源于《轴承》期刊2018年11期）
徐元博,蔡宗琰,胡永彪,丁凯[7]（2018）在《强噪声背景下频率加权能量算子和变分模态分解在轴承故障提取中的应用》一文中研究指出从机械系统中传出的信号通常包含着不同的迭加振动成分,包括有用信息以及不可避免的背景噪声和其他频率干扰,因此波形较为复杂,并且其幅值和频率会随着时间发生变化。当背景环境较为复杂或噪声较大时,从混合信号中提取出的轴承故障特征信号更是如此。对于此类信号,模态分解算法不仅可以去除大量的高频噪声,而且还能将振动信号分解成一系列具有单一成分的模态分量,从而更好地发现振动信号的物理意义。引入一种新的轴承故障特征提取方法,首先利用变分模态分解算法先将故障信号分解为若干个成分单一的模态分量;然后利用一种新的能量算子——频率加权能量算子对含有故障频率的模态分量进行处理,得到其能量谱从而提取出轴承故障特征频率;最后以一种常见的振动筛分设备振动筛为实际案例,对其轴承故障特征进行提取,并通过对比,说明了该算法的优越性和实用性。(本文来源于《振动工程学报》期刊2018年03期）
岳建辉[8]（2018）在《与Tricomi算子相联系的齐次型空间的小波分解》一文中研究指出本文主要构造了与退化椭圆方程相联系的齐次型空间(R+2,ρ,￡)上L2(R+2)函数的小波分解,这里ρ为拟-距离(见第二章),￡为Lebesgue测度.创新之处在于小波的支集是在R2+中的不同位置具有不同形状的二进制“正方形”,这些二进制“正方形”的具体几何将非常有助研究与Tricomi算子相联系的奇异积分算子的有界性.本文结构如下:第一章回顾了欧氏空间Rn上的L2(Rn)函数的经典小波分解,其小波支撑在各个方向长度相等的二进制正方体上.齐次空间Rn上的小波支撑在各个方向长度不等的二进制“正方体”上(见第叁章).同一尺度下,上述两类“正方体”的边长长度与正方体中心坐标无关.第二章建立与Tricomi算子T=y(?)xx+(?)yy相联系的齐次型空间(R+2,ρ,￡)上的L2(R+2)函数的小波分解.其小波支撑的二进制“正方体(形)”的边长在x和少方向不相等.与欧氏空间和齐次空间的“正方体”不同,同一尺度下,齐次型空间“正方体(形)”的边长长度随着正方体中心少坐标的变化而变化.第叁章将Triebel建立的齐次空间Rn上各向异性小波基和各向异性函数空间推广到齐次型空间(R2,ρ,￡)上.(本文来源于《江苏大学》期刊2018-06-01）
谢雅佳[9]（2018）在《基于OLS算子和小波分解的分水岭图像分割算法》一文中研究指出针对分水岭图像分割算法导致目标图像被过分割或者欠分割的不足,提出了一种基于OLS算子和小波分解的改进分水岭算法。首先,利用OLS算子和小波分解构造多尺度的边缘保持方法。然后,通过增加或减少层次,在保证平滑性和细节性基础上选择最佳新图像。最后,基于分水岭分割算法对选择的图像进行分割。试验结果表明,该方法能够更准确地分割图像,使用的技术比其他算法分割更加精确,对于复杂图像,其分割精度维持在0.80以上。(本文来源于《湖南文理学院学报(自然科学版)》期刊2018年02期）
沈希忠,郑晓修[10]（2018）在《基于Teager能量算子和经验模态分解的语音端点检测算法》一文中研究指出Teager能量算子是近年来提出的非线性方法,具有跟踪时变信号的特点,该文结合该算子和经验模态分解方法,提出一种新的语音端点检测算法,用于寻找合理的语音起始和终止端点。该算法利用经验模态分解,提出本征模态函数的有效性筛选条件,通过筛选本征模态函数,使得该算法能够处理含噪语音信号,同时分解所得单模态特性正好满足TEO算子对单成份能量跟踪的要求,最后利用Hilbert变换解决了可能存在的模态混迭问题。经过这些处理,算法能够处理语音信号中清音段的端点标识,比直接TEO、双门限法效果好。通过大量实验验证了该算法的有效性。(本文来源于《电子与信息学报》期刊2018年07期）
算子分解论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对显微图像自动对焦和成像系统质量评价问题,结合多尺度分解工具和梯度绝对值算子设计,提出了一种显微图像清晰度评价算法。采用非下采样剪切波分解,对输入的显微图像进行多尺度、多方向变换,得到一幅低频子带图像和若干幅高频子带图像。结合抗噪阈值设置,计算各子带图像的梯度绝对值算子和,利用图像清晰度变化对于低频和高频子带系数影响的差异,将高低频梯度绝对值算子的比值作为最终的显微图像清晰度评价数值。开展了仿真论证实验和实拍论证实验,实验结果表明,所提出的清晰度评价算法具有较好的单调性和抗噪特性,和几种经典的评价算法相比,本文方法得到的评价结果在灵敏度、稳定性和鲁棒性方面表现更为优异,具有很好的实际应用价值。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
算子分解论文参考文献
[1].顾新丰,姚洪亮.利用算子分解求解常系数非齐次线性微分方程[J].高师理科学刊.2019
[2].崔光茫,张克奇,毛磊,徐之海,冯华君.结合多尺度分解和梯度绝对值算子的显微图像清晰度评价方法[J].光电工程.2019
[3].于佳晖.分块算子矩阵的n次数值域和可估计的分解[D].内蒙古大学.2019
[4].孟祥晶,程军圣,杨宇,潘海洋.基于复数微分算子的最优化分解方法及其应用[J].噪声与振动控制.2019
[5].张龙,刘晶,熊国良,毛志德.基于小波包分解和频率加权能量算子的滚动轴承故障诊断[J].机械设计与研究.2018
[6].江志农,胡明辉,冯坤,贺雅.阶次跟踪能量算子与奇异值分解结合的滚动轴承故障诊断[J].轴承.2018
[7].徐元博,蔡宗琰,胡永彪,丁凯.强噪声背景下频率加权能量算子和变分模态分解在轴承故障提取中的应用[J].振动工程学报.2018
[8].岳建辉.与Tricomi算子相联系的齐次型空间的小波分解[D].江苏大学.2018
[9].谢雅佳.基于OLS算子和小波分解的分水岭图像分割算法[J].湖南文理学院学报(自然科学版).2018
[10].沈希忠,郑晓修.基于Teager能量算子和经验模态分解的语音端点检测算法[J].电子与信息学报.2018
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