心音-深度学习
该项目旨在在低功耗ARM处理器（例如在树莓派上找到的处理器）上运行。
目的是将该软件打包到一个小型硬件设备中，发展中国家的护理工作者可以使用该设备来检测心脏病的早期发作。
2023-01-10 21:55:38
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针对滚动轴承极易损伤，振动信号表现出非线性、非平稳性等特点，提出一种基于局部特征尺度分解(LCD)和改进支持向量机(SVM)的滚动轴承故障诊断算法。首先对采集到的轴承振动信号进行LCD，分解得到一系列内禀尺度分量(ISC)，通过与经验模态分解(EMD)对比研究，证明了LCD方法的优越性；然后计算所有分量的能量熵值，提取出轴承信号的敏感特征集，输入到经过遗传算法(GA)进行参数优选后的SVM识别模型进行轴承状态的诊断识别。实验研究表明，基于LCD和改进SVM的轴承诊断算法能较好地提取出轴承故障特征信息，对4种轴承状态的识别率高达90%，是一种较为有效的轴承故障诊断方法。
2023-01-07 10:48:30
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大规模数字模拟电路逻辑故障诊断与可靠性设计实验报告.doc大规模数字模拟电路逻辑故障诊断与可靠性设计实验报告.doc大规模数字模拟电路逻辑故障诊断与可靠性设计实验报告.doc大规模数字模拟电路逻辑故障诊断与可靠性设计实验报告.doc大规模数字模拟电路逻辑故障诊断与可靠性设计实验报告.doc
2023-01-04 14:21:52
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Xilinx Vivado 硬件诊断（ ila和vio的使用），两者的灵活交换使用，基本的调试基本功
2023-01-04 10:46:15
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根据针吸细胞学方法影像中提取的特征值, 设计了一种改进的支持向量机分类方法, 并应用于乳腺癌的辅助诊断。通过对几种常用核函数的对比分析, 所建立的新核函数在诊断中具有很好的综合性能。使用实际临床数据分析显示, 该方法比模因佩雷托(memetic Pareto artificial neural network, MPANN)与一种改进型人工神经网络(evolutionary artificial neural network, EANN)方法在乳腺癌辅助诊断中具有更好的效果, 可以为医疗机构对该疾病的诊断提供有力的决策支持。
2023-01-04 02:38:24
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利用多信号模型可简明表征系统因果关系以及盲源分离算法可提取系统本源信息的特点, 提出一种新颖有效的复合故障诊断方法. 首先, 针对复合故障下多信号模型出现冗余测试和故障模糊组的情况, 应用盲源分离算法实现测点信息的盲分离, 基于盲信号重建多信号模型的因果结构; 其次, 理论分析了该方法对复合故障具有良好的可诊断性. 轧制过程AGC系统的实验结果表明, 所提出方法对双复合故障和部分多复合故障的隔离和定位准确率可达100%.
2022-12-29 13:41:27
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