快速Mkurtgram滚动元件轴承或齿轮的重复瞬态提取方法

优化经验模态分解和支持向量机在滚动轴承故障诊断中的应用 为解决滚动轴承故障诊断难题，提出一种融合自适应波形匹配延拓方法的改进经验模态分解（EMD）和粒子群优化算法（PSO）优化的支持向量机（SVM）的两阶段诊断方法。 方法: 改进EMD: 采用自适应波形匹配延拓方法有效抑制EMD端点效应，提升信号分解准确性。 特征提取: 对典型正常及故障振动信号进行改进EMD分解，提取能量信息作为特征。 模型训练: 利用提取的特征，结合PSO算法对SVM进行参数优化，构建高精度故障诊断模型。 在线诊断: 实时采集振动信号，经改进EMD分解和特征提取后，输入训练好的模型进行诊断，输出结果。 验证: 采用美国西储大学轴承数据集进行方法验证，结果表明该方法能够有效识别滚动轴承故障。

这个文件包含了滚动轴承座UCF201的三视图，非常方便调用。

本项目利用小波包能量谱方法进行滚动轴承故障诊断。项目提供轴承在内圈故障、外圈故障、滚珠故障以及正常工作状态下的振动数据，并附带Matlab编写的、经过测试可用的、用于计算小波包能量谱的源代码。本项目可为相关领域研究者提供参考。

使用改进的分词方法，提取动词、虚词和停用词作为关键词。 应用评分算法筛选关键词。 分类123篇文档，提高分类速度而不影响准确率。

Matlab研究室上传的视频均含完整可运行代码，适合初学者。主函数为main.m，附带其他m文件供调用。支持Matlab 2019b版本，操作简单，按步骤放置文件并运行main.m即可获取结果。如遇问题，可通过私信联系获取解决方案。视频QQ名片提供更多服务，包括博客资源代码、期刊复现、Matlab程序定制及科研合作。

Static d As Object Static i As Long Dim iDup As Integer Dim sField ' 这里填写需要检查的字段名sField = [A] ' If (i = 0) Then Set d = CreateObject(\"Scripting.Dictionary\") End If (d.Exists(CStr(sField))) Then iDup = 1 Else d.Add CStr(sField), 1 iDup = 0 End If i = i + 1

在SQL中，要消除表中重复的行可以使用DISTINCT关键词。例如，执行SELECT DISTINCT Sno FROM SC可以去除表SC中的重复数据行。

CSDN上传的视频均配备完整可运行的代码，适合初学者使用。主要包含主函数：main.m及其相关调用函数。代码适用于Matlab 2019b版本，如有运行问题，请根据提示进行调整或联系博主获取帮助。操作简单：将所有文件放置于Matlab当前文件夹中，双击打开main.m文件，点击运行即可获取结果。如需进一步仿真服务或定制Matlab程序，请通过私信或扫描博客文章底部的QQ联系方式。

如果存在（选择* from sys.objects where name='GetUpper')drop function dbo.GetUpper go CREATE function GetUpper（@words varchar（16））返回varchar（8000）as开始DECLARE @s VARCHAR(MAX)= @words--待截取字符串DECLARE @temp VARCHAR(MAX)=''--临时变量SELECT @temp=@temp+SUBSTRING(ch, sv.number, 1) FROM（SELECT @s AS ch）t CROSS APPLY [master].dbo.spt_values AS sv WHERE sv.type ='P'AND sv.number BETWEEN 1 AND LEN(ch) AND ASCII(SUBSTRING(ch, sv.number, 1)) BETWEEN ASCII('A') AND ASCII('Z') return @temp end go