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论文研究-基于MEEMD香农熵-LSSVM的高速列车蛇行失稳诊断方法.pdf 评分:

针对列车高速运行时易出现蛇行失稳这一问题,提出了一种改进的集合经验模态分解(modified ensemble empirical mode decomposition,MEEMD)香农熵—最小二乘法支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)的高速列车蛇行失稳诊断方法。首先通过MEEMD对列车330~350 km/h时转向架构架的横向振动信号进行分解,得到固有模态函数(intrinsic mode function,IMF),再通过Hilbert变换(HT)分析其时频聚集性,同时提取IMF分量的香农熵特征,最后用LSSVM进行训练和识别。

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多尺度排列熵matlab程序,亲测可用

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Camtasia 9安装及破解方法绝对有效

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