说明：为了精准、稳定地提取滚动轴承故障特征，提出了基于变分模态分解和奇异值分解的特征提取方法，采用标准模糊C均值聚类(fuzzy C means clustering, FCM)进行故障识 别。对同一负荷下的已知故障信号进行变分模态分解，利用 奇异值分解技术进一步提取各模态特征，通过FCM形成标准聚类中心...

滚动轴承 分模态分解 奇异值分解 C均值聚类 FCM 分模态分解 奇异值分解

说明：分享与统计学有关的学习资料啦啦啦!!

河北工程大学数学建模协会

说明：TwoMethodsThe 两个方法用于绩效评价的评价可能有以下几点： a) 图像灰度分割图像由 K-均值 （K = 3） b） 图像分割通过设置两个值 forintensity 阈值。在这两个上面提到的方法，我们地面的真理是灰色的形象，我们有两种方法之一在应用之前手动分割。Implementati...

matlab 分类 分割 图像 性能 KMeans 方法 阈值 强度

说明：matlab 的 图像分割程序迭代法迭代式阈值选取的基本思路是:首先根据图像中物体的灰度分布情况，选取一个近似阈值作为初始阈值，一个较好的方法就是将图像的灰度均值作为初始阈值；然后通过分割图像和修改阈值的迭代过程获得认可的最佳阈值[5]。迭代式阈值选取过程可描述如下。(1)选取一个初始阈值T。(2)...

matlab 分割 图像

说明：包括最原始的分数阶微分方法，自适应分数阶微分法，非整数步长的方法。对学习分数阶微分的人是个很好的资料代码。

分数阶微分 分数阶-微分 自适应分数阶 分数微分 分数阶

说明：区域生长，图像的分割，种子点选取流程。图像分割是将图像分割成若干特定的、唯一的区域，并呈现出感兴趣的目标的技术和过程。它是从图像处理到图像分析的关键步骤。现有的图像分割方法分为基于阈值的分割、基于区域的分割、基于边缘的分割和基于特定理论的分割。自1998年以来，研究人员对原有的图像分割方法进行了改进...

区域生长 图像分割 种子点

说明：基于峭度极大的一种独立分量分析的算法，内有详细介绍每一步程序的作用和意义

ICA2 独立分量分析 峭度 kurtosis 峭度分析

说明：阵列分析和数据处理的一个典型问题是从混合的观测数据向量中恢复不可观测的各个源信号。盲信号分离是解决这个问题的一门新技术，近几年吸引了信号处理学界和神经网络学界众多学者的研究兴趣。本文对一个典型的盲信号分离问题进行了仿真实验，并研究了采用不同的自适应步长带来的影响。

信号分离 自适应阵列 自适应--分离 源信号恢复 阵列-分离

说明：PLS部分最小二乘工具箱,包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,供做算法研究人员参考，进行逐步线性回归，DC-DC部分采用定功率单环控制，多元数据分析的主分量分析投影。

pls 工具箱 最小 部分

说明：将分水岭变换直接用于梯度图像时，噪声和梯度的其他局部不规则性常常会导致过分割。由这些因素导致的问题可能会非常严重，以至于实际结果不可用。按照当前讨论的思路，这将意味着产生大量的分割区域。实际解决这一问题的一种方法是把附加知识加进分割过程的预处理步骤，从而限制允许的区域数目。用于控制过分割的一种方法是...

算法 分割