说明：用于滚动轴承微弱故障信号诊断的方法：最小熵反卷积程序、自适应消噪法处理轴承信号、美国西储大学轴承数据处理等5个源文件。

MED最小熵卷积 MATLAB滚动轴承 卷积故障诊断 卷积-轴承 故障数据

说明：针对大数据信号处理时的特征选择与特征降维，给出了4种有效的特诊选择方法。

信号处理 特征选择 数据降维 特征降维

说明：用于信号的分解、降噪和重构，实现故障诊断。

emd-eemd-降噪 vmd重构 EMD分解 信号分解降噪和重构 故障重构

说明：最小均方算法，借助于最速下降算法发展起来的，通过维纳滤波所求维纳解，已知输入信号与期望信号的先验统计信息，以及再对输入信号的自相关矩阵进行求逆运算的情况下才能得以确定，计算复杂程度低，收敛性好

PCA-轴承 pca轴承 轴承-pca 自相关滤波 matrix-inversion

说明：自己编写的粒子滤波的源码，用于故障诊断，是MATLAB语言写的

pf-故障诊断 滤波故障诊断 粒子滤波-故障 滤波-故障诊断 pf

说明：2005年J.S.Smith提出的局域均值分解LMD(Local mean decomposition)的原始文献，该方法可用于故障诊断、特征提取、振动信号分析等多领域，是较EMD更为温和的一种自适应算法，目前是热门研究方法。

自适应算法 局域均值分解 LMD

说明：本程序是用于在时域中分析处理轴承故障数据的，提取了各种时域的特征参数，包括均值，有效值，峭度，裕度指标，波形指标等等 适合初学者用于轴承的故障诊断中对参数的提取。（附上轴承故障数据3类共21组 正常、内圈、外圈）

时域 分析处理 轴承故障 障数据

说明：应用粒子群优化算法优化bp网络的权值和阈值应用于故障诊断，程序可行，效果明显编写详细，注释清晰。

pso 粒子群优化算法 bp网络 权值 阈值 故障诊断

说明：为了直接对内燃机振动谱图像进行诊断识别，提出一种基于改进变分模态分解（VMD）、伪魏格纳时频分析（PWVD）与局部非负矩阵分解（LNMF）的内燃机振动谱图像识别诊断方法。

内燃机 振动谱图像识别 诊断方法 VMD PWVD LNMF

说明：基于遗传算法的BP神经网络优化算法，以某拖拉机的齿轮箱为工程背景，介绍使用基于遗传算法的BP神经网络进行齿轮箱故障的诊断。

遗传算法 BP神经网络优化算法 GA BP