用相似性匹配的方法,探究滚动轴承剩余寿命的预测的研究

健康状态的仿真信号主要由信噪比较小的高斯白噪声组成,其数学特征表现为噪声的均值和均方根值较小。将健康状态和退化状态的模拟信号组合起来,即构建了轴承的全寿命信号。具体的仿真结果如图2所示。通过对轴承全寿命周期信号进行特征提取并求解退化起始点,可以得到轴承的退化曲线构建的字典集。求解退化起始点的过程可以有...

深圳市鼎阳科技股份有限公司 关于提请股东大会授权董事会以简易...

基于较通用的硬件架构,以数字信号处理技术在FPGA和软件中实现大量的测量和分析功能,实现测量功能软件化,如数字荧光技术、智能触发技术、数字中频和变频技术、正交信号处理技术、逐点扫描技术,高斯白噪声产生等各种产品功能。随着处理器处理能力的提升以及算法的优化,未来的产品功能将越来越多依靠软件实现。实现过程中,大量...

Sora物理悖谬的几何解释

如图2所示，Sora在隐空间将数据令牌的概率分布通过扩散过程（郎之万动力系统-每个令牌上逐渐添加噪声）传输变换成高斯分布，再通过传输变换的逆变换将隐空间中的白噪声令牌变成隐数据令牌。大语言模型的加持Sora结合了大语言模型ChatGPT，这极大地提升了系统的性能。首先，Soar的训练样本是（文本，视频）对，有些视频...

Sora为何处理不好简单的物理规律?一文详述其物理悖谬的几何解释

图2.Sora用扩散模型从白噪声时空令牌生成数据时空令牌。(openai)如图2所示,Sora在隐空间将数据令牌的概率分布通过扩散过程(郎之万动力系统-每个令牌上逐渐添加噪声)传输变换成高斯分布,再通过传输变换的逆变换将隐空间中的白噪声令牌变成隐数据令牌。大语言模型的加持Sora结合了大语言模型ChatGPT,这极大地提...

多元时间序列分析统计学基础:基本概念、VMA、VAR和VARMA

它是单变量时间序列中白噪声的扩展。白噪声过程的分量在不同时间是不相关的,就像单变量白噪声过程一样。一个向量与其时间滞后向量之间的协方差变为零。这里白噪声过程的分量可能在同一时间点上相关。所以通常我们假设高斯白噪声,这意味着a??遵循多元高斯分布,可以将高斯白噪声称为VWN(0,Σ)。

欧洲脉冲星计时阵

考虑到引力波频谱可能存在对幂律谱的偏离,我们也直接测量了不同频率成分处的幅度,如图5(b)所示(www.e993.com)2024年11月23日。在低频成分处可以测量到引力波信号,而高频处由白噪声(脉冲到达时间本身的测量误差)主导。自由谱分析的结果基本符合幂律谱,但在个别频率处有偏离。图5引力波背景的功率谱测量[6](a)假设频谱满足幂律谱,测量特征...

SIGGRAPH 2024 | 从Mip-NeRF和Zip-NeRF到Rip-NeRF

我们还尝试了一种对照组方法,即采用球面白噪声(sphericalwhitenoise)来确定平面,这些平面的多样性稍差。我们发现,均匀分布组的性能明显优于对照组,而三个均匀分布组的性能相似。因此,为了简单和良好的性能,我们选择了正多面体投影,将各向异性3D高斯分布投影到正多面体(即四面体、立方体、十二面体和二十面体)的不...

一种基于CCWEEMDAN的断条故障特征提取方法

C算法能够有效克服EMD算法中的模态混叠问题,将噪声信号更好地分离出来,得到更好的模式分量。它分两步发生,第1步是通过添加高斯白噪声的方式对多分量信号进行分解,将信号分解为各含有不同信号频率的本征模态函数(IMF)。第2步,这些分解得到的模式分量信号调制解调,从而提取出故障特征频率。

分数高斯噪声和非高斯列维噪声驱动的随机动力系统研究

然而,随机平均原理作为随机平均法的理论支撑,主要建立在只有微小扰动的高斯白噪声上,并不适用于呈现长相关性的分数高斯噪声或具有较大跳跃甚至是脉冲效应的非高斯列维噪声。这使得由分数高斯噪声和非高斯列维噪声驱动的随机动力系统解的动力学研究已成为非线性科学领域研究的热点问题之一,同时也是一项具有挑战性的前沿科学...

学术交流 | 空谱协同多尺度顶点成分分析的高光谱影像端元提取

式中,p为B×1维的像元矢量,B为高光谱影像的波段数;Ε=[e1,e2,…,em]代表B×m的端元矩阵,m为端元数量;α是数学形态学比例因子;z=[z1,z2,…,zm]T代表m×1维的系数向量,该向量表示各个端元在任一像素中所占的成分比例;n为高斯白噪声。