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齿轮箱升降速过程中的振动信号包含有重要的参考信息，研究该过程中的振动信号，有助于识别齿轮箱的故障。将常规的倒谱分析技术与阶次分析相结合，提出了阶次倒谱的齿轮箱故障诊断方法。首先利用重采样技术，将时域非平稳信号转化为角域平稳信号，最后对角域重采样信号进行倒阶次谱分析，就可提取齿轮的故障特征。实验分析结果表明该方法能有效地识别齿轮的故障类型。图8，表1，参8。

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MATLAB教学视频，信号处理与系统分析类：本期视频时长约65分钟，首先回顾基于FFT频域滤波的基本理论，剖析基于FFT频域滤波的计算过程；以时域信号通过理想低通滤波器为例，深入讲解基于MATLAB FFT半谱图 & FFT全谱图频域滤波的方法和步骤，以及MATLAB代码的实现。

包括两个完整的工程文件，分别为直流无刷电机的增量型和位置性的pid程序，在ccs8.0中可以直接运行，程序基于F28335芯片

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针对齿轮箱升降速过程中振动信号非平稳的特点，将阶次跟踪、角域平均和连续小波变换相结合，提出了基于角域平均和连续小波变换的齿轮箱故障诊断方法。首先对齿轮箱升降速瞬态信号进行时域同步采样，再对时域信号进行等角度重采样，转化为角域平稳信号，然后对角域信号进行角域平均，以消除干扰噪声的影响，最后对角域平均信号进行连续小波变换，根据小波幅值图和相位图，就可提取齿轮的故障特征。通过对齿轮齿根裂纹故障实验信号的分析，表明该方法能有效地诊断齿轮的故障状态。

本文采用振动诊断法，在对汽车发动机进行结构及其典型故障分析，以及对振动信号的时域、频域及小波包进行深入分析的基础上，针对现场实测的EQ6102汽油型发动机机体表面振动信号与气缸盖固紧螺栓振动信号，提出了该型发动机的故障诊断流程，即对所测振动信号进行相关分析，根据发动机机体振动信号的频率特性，确定出故障气缸;然后对该故障气缸进行时域分析，得出峭度参量是汽油发动机故障的敏感时域参数;接着对该故障信号进行频域分析，由随转速增加的频率图及柴油发动机的典型故障定性分析确定出该发动机的故障类型;最后对该故障信号进行小波包分析，确定该种故障的特征频带。通过上述分析确定的发动机故障敏感参量，可以为神经网络等模式识别提供较为准确的特征参量。 关键词:汽车故障诊断；神经网络；系统仿真

一无网无电，应用摄像头，必须需要低功耗！ 在疫情期间，比较有空，所以跟大家分享一下今年必将火爆的一个行业，4G低功耗摄像头的应用！相信很多安防类的公司，都在做此类产品，但是怎么样在产品中脱颖而出，是个难题！ 首先，功耗要够低！这个是产品的卖点，也是亮点，作为一个在无网无电环境下，供电就是靠电池！如果能做到低功耗？其实，关键在于选用的4G模块，我们大家都知道，目前4G平均功耗在30ma左右，这么大的功耗做4G摄像头，无疑是做不了的，电池一下就没有电了，这样的产品投放市场，是失败的！ 所以寻寻觅觅了很久，找到了合方圆的4G低 功耗模块G8100,实测了一下，他们的平均功耗在5ma左右，很理想，功耗