导读:本文包含了盒维数论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:分形,载波,轴心,水系,信息,轨迹,特征值。
盒维数论文文献综述
曾芳玲,张海川[1]（2019）在《利用分形盒维数的OFDM信号与单载波信号识别研究》一文中研究指出针对OFDM信号与单载波信号的特点,首次把分形理论应用于OFDM信号的识别上,提出一种利用分形盒维数的OFDM信号和单载波信号的识别方法。通过对通信信号中分形盒维数的数学分析,分别计算出OFDM信号和常见单载波信号的分形盒维数,把分形盒维数作为特征值,采用基于分形盒维数的识别方法完成OFDM信号与单载波信号的识别。仿真结果表明,提出的方法具有计算复杂度低、识别准确度高等的特点。(本文来源于《信号处理》期刊2019年11期）
张美芸,魏晖,樊富起[2]（2019）在《滚动轴承外圈失效的盒维数与信息维数特征》一文中研究指出旋转机械故障诊断的关键在于故障特征的提取,由于轴承振动信号的非线性与非平稳性,传统平稳信号处理方法在故障特征提取中存在不足,而多重分形等非平稳方法存在计算冗余。认为故障状态下轴承振动信号的空间的占布与概率密度均发生变化,因此可采用盒维数与信息维数描述故障特征。在此基础上,借助美国辛辛那提大学IMS中心公开的全寿命轴承实验数据,分别分析了滚动轴承外圈在正常和故障情况的信息维数和盒维数,认为:在故障状态下,轴承振动信号的信息维数与盒维数均有降低,这一特点有利于提高故障模式的可分性。(本文来源于《机械设计与制造》期刊2019年09期）
贾娜,郭佳欣,温潍齐,花军[3]（2019）在《应用改进差分盒维数法对木材表面粗糙度的叁维表征》一文中研究指出为解决木材表面粗糙度检测过程中,轮廓算术平均偏差测量值依赖于木材纹理方向和采样位置,波动较大等问题,提出采用分形维数描述木材切削表面叁维特征的方法。经实验获得水曲柳(Fraxinus mandshurica)、樟子松(Pinus sylvestris)木材的锯切表面图像,对图像进行灰度处理;借助奖励窗口灰度值算法提高图像窗口中的灰度值利用率,优化差分盒维数算法的精度;利用改进差分盒维数算法计算水曲柳、樟子松木材锯切表面的分型维数。结果表明:木材锯切表面灰度图像在计算尺度范围内具有很好的分形特征,改进差分盒维数法计算的分形维数能更可靠地表征木材加工表面的叁维形貌;利用分形维数作为评价指标,可以定量地描述木材加工表面粗糙度,其数值与轮廓算术平均偏差值呈现较高的相关性。(本文来源于《东北林业大学学报》期刊2019年09期）
窦明,于璐,靳梦,李桂秋[4]（2019）在《淮河流域水系盒维数与连通度相关性研究》一文中研究指出在自然演变和人工干预双重影响下,河湖水系的发育程度和连通效果在不断变化,进而影响到流域水资源的合理开发利用。本文以淮河流域作为研究对象,从数字高程模型中提取了全流域水系结构图,并根据其他资料对结果进行修正;基于当地人工水系建设背景,运用分形理论计算了全流域13个水资源叁级分区有、无人工水系情况下的水系分形盒维数;基于河道闸坝工程建设背景,运用图论方法计算了全流域13个水资源分区有、无闸坝工程情况下的水系连通度;最后,采用统计学方法研究了淮河水系盒维数指标与水系连通度指标之间的联系。结果显示,剔除人工水系后的各分区水系盒维数有不同程度的下降,且下降程度与区域水系个数、面积一定程度上成正比例关系;考虑有无人工水系、闸坝工程影响的各分区水系连通度,有的增大,有的减小;水系盒维数与连通度间大体上呈现正相关的趋势关系。研究成果可为有关部门开展淮河流域水系建设工作提供理论支撑,为摸清自然规律和人类活动对水系形态结构、发育情况和连通性的影响提供技术支持。(本文来源于《水利学报》期刊2019年06期）
唐智逸[5]（2019）在《非齐性自相似集的盒维数》一文中研究指出本文是一个读书报告,旨在总结近年来国际上关于非齐性自相似集盒维数研究的最新进展.首先,我们给出非齐性自相似集的上盒维数的一个估计,并在满足一定分离性条件时,得到了上盒维数的一个有限稳定性的证明;其次,关于非齐性自相似集的下盒维数,我们指出上述有限稳定性的结论并不成立.我们给出了有限稳定性成立时的一些充分条件。(本文来源于《南京大学》期刊2019-05-01）
胡其志,刘璇,程佳会,潘浩川[6]（2019）在《基于计盒维数的黏土导热系数分形研究》一文中研究指出土壤孔隙结构参数是评价土壤导热系数的重要指标,采用DRE-Ⅲ多功能快速导热系数测试仪量测出不同干密度、不同固结压力下黏土的导热系数,对已经量测的试样进行CT扫描,采用MATLAB2016B软件处理得到二值化图形,基于计盒维数的分形理论分析了土壤结构中孔隙数目、面积及孔隙率对黏土导热系数的影响。分析结果表明:随着干密度、固结压力的增大,黏土试样的孔隙率减小,其分形维数也随之减小,利用分形维数变化规律可以得到黏土导热系数随着其分形维数的减少而增大。(本文来源于《湖北工业大学学报》期刊2019年02期）
张安安,黄晋英,朱文辉,张利东[7]（2018）在《基于EEMD与盒维数的轴承故障特征提取》一文中研究指出针对EMD存在的模态混迭以及轴承振动信号故障特征提取困难的问题,提出了一种基于EEMD与盒维数的轴承故障特征提取方法。首先,采用EEMD方法将去噪后的轴承振动信号自适应地分解为多个本征模函数。其次,利用相关系数和峭度选取一定量的本征模函数,并计算盒维数与能量熵得到特征向量。最后,将特征向量输入概率神经网络进行分类识别。仿真与实验结果表明在抗模态混迭以及轴承故障分类识别方面,该方法均优于EMD。(本文来源于《机械设计与研究》期刊2018年06期）
职荣豪[8]（2018）在《基于盒维数和信息维数的调制识别算法》一文中研究指出随着通信信号调制识别研究领域的不断发展,如何提高调制识别的识别率问题成为了研究的热点。为了提高识别准确率,在此根据基于分型理论的调制识别研究现状,提出了一种比较直观的基于盒维数与信息维数的识别方法,使其在低信噪比下的识别率得到了明显提高,从而实现了在较大范围信噪比情况下识别效果的改善。此外,该方法简化了分类器设计,经过仿真和数据结果,表明该方法的有效性具有较高的使用价值。(本文来源于《通信技术》期刊2018年11期）
陈征,温广瑞,张志芬,刘晨辉[9]（2019）在《集成轴心轨迹信息熵及盒维数的转子故障程度判别与故障预示》一文中研究指出以转子故障的定量诊断为切入点,针对转子故障程度判别灵敏度不足问题,借助轴心轨迹蕴含的丰富信息,在同时考虑转子轴心轨迹形状不规则程度和混乱程度两方面信息基础上,基于轴心轨迹信息熵和盒维数,提出并构建了一种新的直观评价转子运行状态指标及转子故障程度判别及故障状态预示方法。该方法首先网格化轴心轨迹,然后应用信息熵计算轴心轨迹在网格中的分布情况,量化轴心轨迹混乱程度;同时应用盒维数方法量化故障状态与正常状态轴心轨迹形状的不规则程度,最后集成两方面信息,综合评价转子运行工作状态与判别转子故障程度。实验结果表明:由于利用了轴心轨迹的边界信息,该方法可以识别转子正常模式与故障模式;综合考虑两个指标得出正常状态评估指数最低、碰摩故障指数最高,符合转子实际运行状态,验证了该评估方法的有效性。此外,通过与轴心轨迹象限面积熵法和盒维数法的对比,提出的有量纲指标相比无量纲指标拥有更优的状态描述能力,也符合转子故障的发展趋势,为旋转机械的实时状态评估和故障预测提供了一种新的途径。(本文来源于《西安交通大学学报》期刊2019年02期）
蔡改贫,宗路,刘鑫,罗小燕[10]（2019）在《基于MEEMD-多尺度分形盒维数和ELM的球磨机负荷识别方法》一文中研究指出针对球磨机在磨矿过程中负荷(充填率、料球比)靠经验难以准确判断的问题,提出基于改进的集总平均经验模态分解算法(modified ensemble empirical mode decomposition, MEEMD)-多尺度分形盒维数盒和极限学习机(extreme learning machine,ELM)的负荷识别方法。该方法首先利用MEEMD算法对不同负荷状态下的磨音信号进行分解得到本征模态分量,然后,采用相关系数法选取敏感模态分量进行重构得到降噪后信号;通过分析重构信号的多尺度分形盒维数,结果表明,欠负荷、正常负荷和过负荷状态下的多尺度分形盒维数存在明显的差异,能够很好地区分磨机的不同负荷状态。将重构磨音信号的多尺度分形盒维数作为极限学习机(ELM)的输入,磨机负荷状态为输出,建立磨机负荷识别模型;通过磨矿实验验证了该方法的有效性,整体识别率高达94.8%,模型能够准确识别磨机负荷状态。(本文来源于《化工学报》期刊2019年02期）
盒维数论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
旋转机械故障诊断的关键在于故障特征的提取,由于轴承振动信号的非线性与非平稳性,传统平稳信号处理方法在故障特征提取中存在不足,而多重分形等非平稳方法存在计算冗余。认为故障状态下轴承振动信号的空间的占布与概率密度均发生变化,因此可采用盒维数与信息维数描述故障特征。在此基础上,借助美国辛辛那提大学IMS中心公开的全寿命轴承实验数据,分别分析了滚动轴承外圈在正常和故障情况的信息维数和盒维数,认为:在故障状态下,轴承振动信号的信息维数与盒维数均有降低,这一特点有利于提高故障模式的可分性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
盒维数论文参考文献
[1].曾芳玲,张海川.利用分形盒维数的OFDM信号与单载波信号识别研究[J].信号处理.2019
[2].张美芸,魏晖,樊富起.滚动轴承外圈失效的盒维数与信息维数特征[J].机械设计与制造.2019
[3].贾娜,郭佳欣,温潍齐,花军.应用改进差分盒维数法对木材表面粗糙度的叁维表征[J].东北林业大学学报.2019
[4].窦明,于璐,靳梦,李桂秋.淮河流域水系盒维数与连通度相关性研究[J].水利学报.2019
[5].唐智逸.非齐性自相似集的盒维数[D].南京大学.2019
[6].胡其志,刘璇,程佳会,潘浩川.基于计盒维数的黏土导热系数分形研究[J].湖北工业大学学报.2019
[7].张安安,黄晋英,朱文辉,张利东.基于EEMD与盒维数的轴承故障特征提取[J].机械设计与研究.2018
[8].职荣豪.基于盒维数和信息维数的调制识别算法[J].通信技术.2018
[9].陈征,温广瑞,张志芬,刘晨辉.集成轴心轨迹信息熵及盒维数的转子故障程度判别与故障预示[J].西安交通大学学报.2019
[10].蔡改贫,宗路,刘鑫,罗小燕.基于MEEMD-多尺度分形盒维数和ELM的球磨机负荷识别方法[J].化工学报.2019
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