内容概要：本文介绍了基于GADF（格拉姆角场）和Transformer的轴承故障诊断模型。首先解释了GADF的作用及其在捕捉轴承旋转角度变化中的重要性，然后探讨了Transformer如何通过自注意力机制对GADF生成的图像进行分析，从而实现故障识别和分类。文中还提及了小波变换（DWT）和短时傅立叶变换（STFT）两种额外的数据转换方法，它们能提供时间-频率双域表示和局部频率变化捕捉，丰富了数据表达方式。最后，文章展示了具体代码实现和验证过程，强调了模型的可调性和优化潜力。 适合人群：从事机械设备维护、故障诊断的研究人员和技术人员，尤其是对深度学习和信号处理有一定了解的人群。 使用场景及目标：适用于需要对复杂机械设备进行高效故障检测的工业环境，旨在提升设备运行的安全性和可靠性。 其他说明：附带完整的代码和说明文件，便于读者理解和复现实验结果。

静态技术规格中，我们探讨了静态技术规格以及它们对DC的偏移、增益和线性等特性的影响。这些特性在平衡双电阻 (R-2R) 和电阻串数模转换器 (DAC) 的各种拓扑结构间是基本一致的。然而，R-2R和电阻串DAC的短时毛刺脉冲干扰方面的表现却有着显著的不同。　　我们可以在DAC以工作采样率运行时观察到其动态不是线性。造成动态非线性的原因很多，但是影响最大的是短时毛刺脉冲干扰、转换率/稳定时间和采样抖动。　　用户可以在DAC以稳定采样率在其输出范围内运行时观察短时毛刺脉冲干扰。图1显示的是一个16位R-2R DAC，DAC8881上的此类现象。　　图1　　这个16位DAC (R-2R) 输出显示了

在DAC基础知识：静态技术规格中，我们探讨了静态技术规格以及它们对DC的偏移、增益和线性等特性的影响。这些特性在平衡双电阻 （R-2R） 和电阻串数模转换器 （DAC） 的各种拓扑结构间是基本一致的。然而，R-2R和电阻串DAC的短时毛刺脉冲干扰方面的表现却有着显著的不同。

基于小波变换模极大值与奇异点的短时电压变动实时检测.pdf

针对短波突发FSK信号解调中存在突发检测和同步判决的问题，提出了一种基于谱熵检测和短时傅里叶变换（Discrete short time Fourier transform， DSTFT）判决的突发信号解调方法。根据信号和噪声在频段内功率谱熵分布的不同，利用谱熵可有效区分信号段和噪声段，为信号解调提供连续有用信息。在FSK解调中提出了具有抗噪声性能的载频附近功率累积量的码元判决方法，同时采用具有抗频偏的载频附近峰值比的码元同步方法。仿真结果表明：基于谱熵的检测方法可有效满足突发信号检测，本文解调方法在低信噪比下具有更低的解调误码率，结合谱熵检测可有效满足突发信号的精确识别和解调。

一种基于短时域模型预测控制的双向DC-DC变换器，刘畅，丁宝，本文针对双向DC-DC变换器的工作特性，提出了一种短时域模型预测控制方法。文章通过对已选的双向DC-DC变换器工作特性的研究，得到其�

一种基于压缩感知的天波超视距雷达短时海杂波抑制方法

短时傅里叶变换的MATLAB实现代码，有效完成时频分析

为了能在交通管理中提前采取措施规避可能存在的交通拥挤或堵塞，提出了一种高效可靠的短时交通流预测算法．首先采用BP神经网络与自回归求和滑动平均(ARIMA)两种方法分别建立单项预测子模型，再以BP神经网络作为最优非线性组合模型的逼近器，建立组合预测模型，对单项预测子模型的预测值进行融合，由此得到最终的预测结果．通过MATLAB与SPSS平台对实测交通流量数据进行了仿真分析，结果表明，该种组合预测方法是切实可行的．

静态技术规格中，我们探讨了静态技术规格以及它们对DC的偏移、增益和线性等特性的影响。这些特性在平衡双电阻 (R-2R) 和电阻串数模转换器 (DAC) 的各种拓扑结构间是基本一致的。然而，R-2R和电阻串DAC的短时毛刺脉冲干扰方面的表现却有着显著的不同。　　我们可以在DAC以工作采样率运行时观察到其动态不是线性。造成动态非线性的原因很多，但是影响的是短时毛刺脉冲干扰、转换率/稳定时间和采样抖动。　　用户可以在DAC以稳定采样率在其输出范围内运行时观察短时毛刺脉冲干扰。图1显示的是一个16位R-2R DAC，DAC8881上的此类现象。　　图1　　这个16位DAC (R-2R) 输出显示了7F