【摘 要】
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小波分析是近二十年来很受关注的一个领域,它成为了调和分析及信号分析等领域的重要工具之一。而提升小波以其独特的算法结构、快速运算能力及低存储需求,且适合于自适应、非线性、非奇异采样等优点受到信息科学领域的广泛关注。论文主要围绕提升小波分析算法在机械故障特征提取方面做了一些研究。论文首先分析了提升小波变换的一些基本知识,提升小波分析的分解和重构过程。提升小波由于在每次分解后的隔二采样使得每经过一次分解
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小波分析是近二十年来很受关注的一个领域,它成为了调和分析及信号分析等领域的重要工具之一。而提升小波以其独特的算法结构、快速运算能力及低存储需求,且适合于自适应、非线性、非奇异采样等优点受到信息科学领域的广泛关注。论文主要围绕提升小波分析算法在机械故障特征提取方面做了一些研究。论文首先分析了提升小波变换的一些基本知识,提升小波分析的分解和重构过程。提升小波由于在每次分解后的隔二采样使得每经过一次分解数据的数量就减少一半,这样参与计算的信息会越来越少,势必会造成分析效果不同程度的失真。为此引
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