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内燃机广泛应用于工程、动力等领域,然而内燃机因燃烧和机械运动引起的冲击与振动导致其减振降噪一直是研究的热点,而如何准确识别振源则是减振的前提.本文针对振源盲分离时观测信号不少于源信号数目要求不易满足的问题,利用经验小波变换(Empirical wavelet transform,EWT)结合快速独立成分分析(Fast independent component analysis,FastICA)实现对内燃机振源信号的识别.首先使用时域同步平均法对内燃机缸盖的振动信号进行预处理,然后进行经验小波变换,之后再利用皮尔逊相关系数选择有效经验模态分量作为快速独立成分分析(FastICA)的输入,最终分离结果表明:该方法可以有效地从内燃机缸盖振动信号中识别出燃烧信号和气阀机构开启时的气体冲击信号. 相似文献
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为了解决老年人出行过程中的安全问题,本文设计了一种保护老年人出行安全的智能鞋穿戴系统。该系统利用加速度传感器检测判断老人是否跌倒,利用CDMA模块对老人进行空间定位和信息发布,从而帮助老人出行时发生跌倒、迷路甚至是走失等安全问题时,及时通知到其家人。该智能鞋能使得老人更为安心的走出家门,提高老人的晚年生活品质。 相似文献
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