Python与Matlab混合语言编程.pdf

matlab在信号处理等领域应用十分广泛，数据的常规处理用matlab，然后中间要换python处理的话就生成.mat文件供python读取(用scipy.io库)，基于python可以进行更广泛的神经网络等计算。

Python语言和ABAQUS前处理二次开发.pdf

abaqus在求解核心（Solver/ Kernel）和图形用户界面（GUI）之间使用的交互语言天然就是python，因此使用python进行abaqus二次开发是十分自然的选择（当然你也可以用C++，但是鉴于python所拥有的各类开源库函数的优势，python应当是二次开发的首选）。abaqus已经使用python写好了很多用于计算、建模、GUI等操作的模块，因此二次开发的重点在于灵活调用这些模块，完成自己的设计计算需求。所以原则上，所有能通过abaqus/CAE交互完成的操作，使用脚本都可以实现。并且由于Python提供的丰富的函数资源库，会使得很多复杂的建模的过程更加参数化，更加可控，有时候甚至更加简单。 原文链接：https://blog.csdn.net/young2203/article/details/81937268

基于局域波法和盲源分离的故障诊断方法应用研究.caj

机械故障诊断是以机器学为基础的一门综合性技术,它的本质是一个机器运行状态的模式识别问题,其关键就是故障信号的特征提取与分类。近年来,为满足对机器故障进行早期检测与精确诊断的需要,非平稳、非高斯信号处理方法在机械故障诊断领域受到了广泛关注。为此,本文基于国家自然科学基金项目“局域波法及其工程应用研究”(50475155),利用非平稳、非高斯信号处理理论中的局域波法、wigner高阶时频表示和盲源分离理论,结合模式识别与机器学习领域的研究成果,对非平稳、非高斯的机 械振动信号特征提取与故障诊断问题进行了广泛而深入的研究。

HMM动态模式识别理论_方法以及在旋转机械故障诊断中的应用.caj

本文以大型旋转机械为研究对象,研究了HMM动态模式识别理论与方法在旋转机械故障诊断中的应用,开辟了旋转机械计算机辅助故障诊断的新途径，在模式识别和故障诊断方面确实有指导意义。