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MED, MCKD, MOMEDA

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简介：
MED、MCKD和MOMEDA是专注于医疗领域的专业机构或项目，分别代表医学教育发展（MED）、医疗知识与数据管理(MCKD)以及母体及新生儿健康医疗服务联盟(MOMEDA)，致力于提升医疗服务质量和效率。 对于振动信号的处理，在未知条件下可以对信号进行反褶积操作，包括最小熵反褶积、最大相关峭度反褶积以及最优最小熵反褶积等多种方法。

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  • MED, MCKD, MOMEDA
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    MED、MCKD和MOMEDA是专注于医疗领域的专业机构或项目，分别代表医学教育发展（MED）、医疗知识与数据管理(MCKD)以及母体及新生儿健康医疗服务联盟(MOMEDA)，致力于提升医疗服务质量和效率。 对于振动信号的处理，在未知条件下可以对信号进行反褶积操作，包括最小熵反褶积、最大相关峭度反褶积以及最优最小熵反褶积等多种方法。
     
  • 最小熵反卷积组合包（MED、MEDA、OMEDA、MOMEDA、MCKD）：迭代优化与最优解决方案...
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    本研究提出了一套基于最小熵原理的反卷积算法组合，包括MED、MEDA、OMEDA、MOMEDA及MCKD模型。通过迭代优化技术寻求信号处理领域的最优解，显著提升数据恢复和特征提取精度。 这是与已发表论文一起使用的MED相关实现的参考包。 功能包括： - 最小熵反卷积调整卷积（MED 和 MEDA）：[y_final f_final kurtIter] = med2d(x,filterSize,termIter,termDelta,overlapMode,plotMode) - 最优最小熵反卷积调整卷积 (OMEDA) ：[yf d_norm] = omeda(x,filterSize,plotMode) - 多点最优最小熵反卷积调整卷积 (MOMEDA)： [MKurt fy] = momeda(x,filterSize,window,period,plotMode)，以及 [T MKurt fy T_best MKurt_best f_best y_best] = momeda_spectrum(x,filterSize,window,range,plotMode)
     
  • MED和MCKD.rar
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    本资源包包含了有关MED（多发性埃勒斯-丹洛斯综合征）及MCKD（少年型近端肾小管酸中毒）的相关资料与研究文献，适合医学专业人员或相关研究人员参考学习。 在撰写论文时曾使用过最大相关峭度解卷积和最小熵解卷积方法。这段文字仅供参考。
     
  • MED算法代码.zip
    优质
    本压缩文件包含MED（Minimum Edit Distance）算法的实现代码及相关文档。该算法用于计算两个字符串之间的最小编辑距离。 MED算法及最小熵解卷积的MATLAB程序已提供，可以直接运行。如遇问题可留言询问。
     
  • AR-MED matlab程序.zip
    优质
    AR-MED matlab程序.zip包含了一系列使用MATLAB实现的自回归多分辨率分解（AR-MD）算法程序。这些工具适用于信号处理和数据分析中的模型识别与参数估计。 通过应用自回归（AR）滤波器进行信号处理，并采用最小熵反卷积结合谱分析的方法来增强滚动轴承的故障检测和诊断能力。这种方法主要利用振动信号来进行轴承故障的诊断。
     
  • MED滚动轴承编码
    优质
    《MED滚动轴承编码》是一本详细介绍MED系列滚动轴承及其编码规则的专业书籍，涵盖型号、用途及维护知识。 MED的MATLAB仿真代码是初学者必须掌握的应用之一。最小嫡解卷积（Minimum Entropy Deconvolution, MED）最早由Wiggins提出，并应用于地震波处理。2007年，Sawalhi将其用于滚动轴承与齿轮故障诊断。MED通过选取一个逆滤波器来实现其功能。
     
  • MATLAB中的MCKD方法实现
    优质
    本文介绍了在MATLAB环境下实现MCKD（改进相干函数法）的具体步骤和代码示例，旨在帮助读者理解和应用该算法进行信号处理。 最大相关谱峭度算法是在最小卷积熵基础上发展起来的，在检测重复性和周期性冲击方面具有独特优势，通常能够恢复大部分冲击信号中的冲击部分。
     
  • 基于PSO算法的MCKD优化
    优质
    本研究提出了一种基于粒子群优化（PSO）算法的改进型多状态可变抽头卡尔曼滤波器（MCKD）方法，以提高信号处理精度与效率。通过智能搜索策略优化参数配置，实现在噪声环境中对目标信号的有效检测和跟踪。 在优化MCKD相关参数时可以采用粒子群优化算法PSO。然而，在确保参数为整数的情况下进行优化存在挑战。如果直接限定取值范围为整数，则虽然能够实现参数的优化调整，但所需的时间会显著增加。
     
  • MCKD与MOMEDA在滚动轴承故障信号中的应用及希尔伯特变换和Teager能量算子包络下故障基频和倍频的提取
    优质
    本文探讨了MCKD和MOMEDA技术在滚动轴承故障诊断中的应用，并利用希尔伯特变换与Teager能量算子准确提取故障信号中的基频及倍频特征。 利用凯斯西储大学的滚动轴承故障数据集，通过MOMEDA技术增强信号周期性，提升信噪比，并采用希尔伯特变换结合Teager能量算子进行包络解调，进一步强化了Teager能量算子的效果。此外，还应用了MCKD方法。
     
  • MCKD和MOMEDA在滚动轴承故障信号中的应用及希尔伯特变换和Teager能量算子包络下故障基频与倍频的提取
    优质
    本文探讨了MCKD和MOMEDA算法在滚动轴承故障诊断中的应用，特别关注通过希尔伯特变换及Teager能量算子从信号中准确提取故障特征频率的方法。 利用凯斯西储大学的滚动轴承故障数据，通过MOMEDA技术增强信号周期性以提高信噪比，并采用希尔伯特变换结合Teager能量算子进行包络解调，进一步凸显了Teager能量算子的二次增强效果。此外还应用了MCKD方法。