S变换轮廓术是一种采用无损可逆时频技术来获取物体三维面形的方法。该方法利用S变换的多分辨率特性,从单幅条纹中高精度地提取相......

针对传统方法在机械故障诊断时存在特征提取困难、分类器训练复杂等问题,提出了一种基于S变换和卷积神经网络(CNN)的滚动轴承故障......

针对电能质量(power quality,PQ)复合扰动识别中缺少特征选择与最优决策树自动构建方法的不足,提出采用分类回归树的PQ特征选择与......

传统选相方法无法满足超高速暂态量保护的要求,基于分析输电线路在不同故障类型下的模量特征以及两相接地故障下的三相电流波形特......

Accurate identification of protein-coding regions (exons) in DNA sequences has been a challenging task in bioinformatics......

为提高T接输电线路故障识别算法的精确性与可靠性,提出了一种基于多尺度行波有功功率和概率神经网络的T接输电线路故障识别方法。......

S变换是由小波变换和短时傅里叶变换发展而来的时频分析方法,动校正后共中心点道集(NMO-CMP)中相同时刻各道地震信号的振幅、相位......