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S-ISOMAP

  • Description: S-ISOMAP is a manifold learning algorithm, which is a supervised variant of ISOMAP.

    Description: S-ISOMAP is a manifold learning algorithm, which is a supervised variant of ISOMAP. Reference: X. Geng, D.-C. Zhan, and Z.-H. Zhou. Supervised nonlinear dimensionality reduction for visualization and classification. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics - Part B: Cybernetics, 2005, vol.35, no.6, pp.1098-1107.

    標(biāo)簽： Description supervised algorithm S-ISOMAP

    上傳時(shí)間： 2015-04-10

    上傳用戶(hù)：wfeel

  • S-ISOMAP is a manifold learning algorithm, which is a supervised variant of ISOMAP.

    S-ISOMAP is a manifold learning algorithm, which is a supervised variant of ISOMAP.

    標(biāo)簽： supervised algorithm S-ISOMAP manifold

    上傳時(shí)間： 2014-01-11

    上傳用戶(hù)：lacsx

  • 基于LPC21XX下的 keil Startup.s分析

    對(duì)基于LPC21XX下的keil Startup.s分析，有詳細(xì)的注解。

    標(biāo)簽： Startup keil LPC 21

    上傳時(shí)間： 2013-04-24

    上傳用戶(hù)：zhuimenghuadie

  • s附錄

    s附錄

    標(biāo)簽：

    上傳時(shí)間： 2013-07-08

    上傳用戶(hù)：Shaikh

  • 基于PXA270-S linux的FPGA實(shí)現(xiàn)

    基于PXA270-S linux的FPGA實(shí)現(xiàn)。\r\n向LED_CONTROL寫(xiě)入n即得到n*0.1S的延時(shí)，LED閃爍的快慢程度發(fā)生變化。

    標(biāo)簽： linux FPGA PXA 270

    上傳時(shí)間： 2013-08-22

    上傳用戶(hù)：tb_6877751

  • protel s help on line

    protel s help on line

    標(biāo)簽： protel help line on

    上傳時(shí)間： 2013-09-18

    上傳用戶(hù)：iswlkje

  • 基于T-S模糊故障樹(shù)的系統(tǒng)故障診斷研究

    針對(duì)傳統(tǒng)的故障樹(shù)分析法在故障診斷中存在的缺點(diǎn)和不足，文中將模糊理論運(yùn)用到故障診斷中，提出基于T-S的模糊故障樹(shù)的故障診斷法。介紹了T-S模糊模型及算法，建立了診斷系統(tǒng)的故障庫(kù)和推理機(jī)。使設(shè)備操作和維修人員可及時(shí)發(fā)現(xiàn)故障，降低系統(tǒng)故障率，提高了保障的能力。

    標(biāo)簽： T-S 模糊 樹(shù) 故障診斷

    上傳時(shí)間： 2013-10-20

    上傳用戶(hù)：heheh

  • 形態(tài)梯度小波降噪與S變換的齒輪故障特征抽取算法

    針對(duì)齒輪故障特征信號(hào)具有強(qiáng)噪聲背景、非線(xiàn)性、非平穩(wěn)性特點(diǎn)，提出采用形態(tài)梯度小波對(duì)齒輪振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行降噪。首先使用形態(tài)梯度小波把齒輪振動(dòng)信號(hào)分解到多個(gè)尺度上，然后對(duì)各層的細(xì)節(jié)系數(shù)進(jìn)行軟閾值方法降噪處理，對(duì)經(jīng)過(guò)處理后的小波系數(shù)進(jìn)行重構(gòu)。對(duì)降噪后的齒輪振動(dòng)信號(hào)采用S變換多分辨率時(shí)頻分析，能夠從具有良好的時(shí)頻分辨率的S變換譜圖提取齒輪故障特征。通過(guò)仿真試驗(yàn)和故障軸承的信號(hào)分析證明，該方法具有短時(shí)傅里葉變換和小波變換的優(yōu)點(diǎn)，不存在Wigner-Ville分布的交叉干擾和負(fù)頻率，能有效地提取隱含在噪聲中的齒輪故障特征，適合齒輪故障的在線(xiàn)監(jiān)測(cè)和診斷。

    標(biāo)簽： 梯度 小波降噪 S變換 齒輪故障

    上傳時(shí)間： 2013-11-01

    上傳用戶(hù)：AISINI005

  • 基于小信號(hào)S參數(shù)的功率放大器設(shè)計(jì)

    首先把功率管的小信號(hào)S參數(shù)制成S2P文件,然后將其導(dǎo)入ADS軟件中,在ADS中搭建功率管的輸入輸出端口匹配電路,按照最大增益目標(biāo)對(duì)整個(gè)電路進(jìn)行優(yōu)化,最后完成電路的設(shè)計(jì)。

    標(biāo)簽： 小信號(hào) S參數(shù) 功率 放大器設(shè)計(jì)

    上傳時(shí)間： 2013-10-21

    上傳用戶(hù)：zhangfx728

  • 基于dq變換和S變換的電能質(zhì)量擾動(dòng)識(shí)別

    針對(duì)電能質(zhì)量擾動(dòng)的在線(xiàn)識(shí)別，提出一種基于dq變換和S變換的電能質(zhì)量擾動(dòng)識(shí)別方法。首先根據(jù)擾動(dòng)信號(hào)電壓有效值的分布特性將擾動(dòng)分為兩類(lèi)：第一類(lèi)為電壓暫降、暫升和中斷；第二類(lèi)為振蕩暫態(tài)、電壓尖峰、電壓缺口和諧波。利用dq變換有效值波形特征對(duì)第一類(lèi)擾動(dòng)進(jìn)行識(shí)別；然后對(duì)第二類(lèi)擾動(dòng)進(jìn)行S變換，通過(guò)變換后S矩陣的頻譜標(biāo)準(zhǔn)差和工頻幅值變化進(jìn)行識(shí)別。仿真結(jié)果表明：該方法正確率高、響應(yīng)速度快、結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單且抗噪聲能力強(qiáng)。

    標(biāo)簽： 變換 S變換 電能質(zhì)量 識(shí)別

    上傳時(shí)間： 2014-01-12

    上傳用戶(hù)：sdq_123

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