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Campbell: 展示订单分析执行的脚本（包括角域重采样等）- MATLAB开发

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这段内容介绍了一个MATLAB项目，名为Campbell:展示订单分析执行的脚本。该项目提供了一系列用于进行订单分析的脚本，并包含了复杂的角域重采样技术，为数据分析提供了强大的工具支持。 使用脚本获取关于阶次跟踪和坎贝尔图的提示，这些方法适用于旋转机械的声音和振动测试。

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  • Campbell: 展示订单分析执行的脚本（包括角域重采样等）- MATLAB开发
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    这段内容介绍了一个MATLAB项目，名为Campbell:展示订单分析执行的脚本。该项目提供了一系列用于进行订单分析的脚本，并包含了复杂的角域重采样技术，为数据分析提供了强大的工具支持。 使用脚本获取关于阶次跟踪和坎贝尔图的提示，这些方法适用于旋转机械的声音和振动测试。
     
  • 订单跟踪学习资料.rar_傅里叶_角域_重采样_角重采样_阶次
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    本资料合集中包含了关于订单跟踪技术下的傅里叶变换、角域分析及重采样方法（特别是角重采样与特定阶次的应用）的深入学习材料。 实现对时域信号进行精确的角域重采样，并执行阶次傅里叶变换。代码包含大量注释，适合编程新手阅读和理解。
     
  • Matlab中变转速信号的阶次分析及角域重采样方法
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    本文章介绍了在Matlab环境下对变转速信号进行阶次分析的方法以及角域重采样的技术应用。 在MATLAB中实现变转速信号的阶次分析及角域重采样。
     
  • 基于Matlab的变转速信号阶次分析及角域重采样方法
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    本研究提出一种基于Matbal的变转速信号阶次分析及角域重采样方法，有效提升旋转机械故障诊断准确性。 本段落将深入探讨如何使用Matlab进行变转速信号的阶次分析以及角域重采样技术的应用。 首先了解阶次分析的基本概念：该方法通过解析振动频率与旋转速度之间的关系，来确定系统的动力学特性。在处理变转速系统时，传统频域分析可能难以准确捕捉关键信息；因此，需利用Matlab中的工具如`hilbert`函数或连续小波变换（CWT）进行阶次分析。其中，“希尔伯特”转换生成信号的瞬态频率数据，而“cwt”则用于检测局部特征。 接下来讨论变转速信号在角域重采样技术的应用：当原始采样不均匀时，我们可以通过插值或重采样的方式实现等间隔采样，这可通过Matlab中的`resample`函数完成。对于具体到角度与时间转换的问题，在非线性关系下需要应用适当的变换公式。 为了在Matlab中实施这些步骤，首先使用如`load`之类的命令加载数据文件；接着对信号进行预处理（例如滤波和去噪），可以利用诸如`filter`或`wiener2`等函数。然后结合阶次分析工具来进行变转速信号的频谱分析，并通过调整角度转换来实现角域重采样。 此外，Matlab还提供了丰富的可视化工具如`plot`, `spectrogram`, 和 `imagesc`等用于展示时域、频域和阶次图，帮助理解数据分析结果。在处理过程中需要注意频率分辨率与时间分辨率之间的平衡以确保分析的准确性和有效性。 最后为了验证方法的有效性，可以通过模拟数据或实际测量值与理论预测进行对比测试，在Matlab中创建模型并执行相关过程以评估其效果。 总之，借助于强大的数值计算和信号处理功能，Matlab成为研究变转速系统行为的强大工具。通过合理应用这些资源可以为故障诊断及优化提供有力支持。
     
  • Order_tracing.zip_steptdm_角度重采样与转速计算_重采样_阶次分析
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    本项目提供了一种基于角度重采样的方法进行转速计算及阶次分析的技术方案。通过精确的角度数据处理，实现信号的高效重采样和详尽的频率解析，适用于旋转机械故障诊断与性能评估。 进行阶次分析的案例需要使用转速信号来进行角度域重采样。
     
  • GQQPLOT：展示样本与分布的通用 QQ 图-MATLAB 开发
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    GQQPLOT 是一个 MATLAB 工具箱，用于创建通用的 QQ 图，帮助用户比较样本数据和理论分布之间的差异。 GQQPLOT(X,DIST) 函数用于绘制数据集 X 的分位数与 DIST 中指定分布的累积分布函数（cdf）倒数之间的关系图，并以等于 X 分位数的概率进行评估。分布参数会从 X 计算得出。 该 QQ 图的主要目的是确定样本数据集中是否来自给定的分布类型，如果确实是，则所绘制出的图形将呈现线性特征。 在处理二项式分布时需要额外提供一个试验次数 N 的参数，例如 GQQPLOT(X,binom,N)。支持的分布名称包括（不区分大小写）： - 正常或 Normal - gam 或 gamma - logn 或 Lognormal - exp 或 指数 - wbl 或 Weibull - bin 或 二项式 - ev 或 极值 - gev 或 广义极值 - gp 或 广义帕累托 - nbin 或 负二项式 - 泊松或 Poisson - 均匀或 Uniform - rayl 或 Rayleigh
     
  • ArcGIS批量重采样Python脚本
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    简介：这款ArcGIS批量重采样Python脚本能够高效地调整多个栅格数据集的空间分辨率，适用于需要统一空间尺度的大规模地理数据分析项目。 使用Python脚本处理GIS数据可以实现对数据字段的批量赋值、重采样以及空间分析等功能，这些操作既高效又方便，并且学习起来简单易懂，非常适合新手上手。
     
  • 基于MATLAB的时域采样定理展示系统
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    本系统利用MATLAB开发，旨在直观展示时域采样定理原理及其应用。通过模拟不同采样率对信号的影响，帮助用户深入理解Nyquist准则及避免混叠现象的重要性。 【基于MATLAB的时域采样定理演示系统】是一个以MATLAB为平台设计的教学项目，旨在帮助学生深入理解和应用时域采样定理。通过该系统的仿真功能，可以直观展示这一原理及其实际效果。 **关键知识点包括：** 1. **MATLAB软件使用**：作为数值计算和数据可视化工具的MATLAB被广泛应用于工程与科学领域中。学习如何编写程序并运用信号处理工具箱进行分析是本课程的重要内容。 2. **数字信号处理基础**：涵盖信号表示、采样、量化等基本概念，以及滤波器设计、频谱分析等理论方法。学生需要能够应用这些知识解决实际问题。 3. **时域采样定理**：理解并解释该定理的数学背景，包括傅里叶变换和奈奎斯特准则等内容。掌握根据信号特性和采样频率推算无失真恢复条件的方法。 4. **MATLAB编程能力**：设计程序以允许用户输入不同的参数，并生成相应的时域与频域结果。这需要学生熟悉MATLAB的交互式环境及函数编写技巧。 5. **信号分析技能**：掌握对采样后信号进行进一步处理的能力，如使用FFT函数和滤波器工具箱完成频率响应计算或噪声抑制等操作。 6. **报告撰写能力**：通过理论知识解释实验结果，并展示个人的理解与应用水平。学生需查阅相关文献以加强理解。 整个课程设计过程从问题定义、方案规划到最终实现及文档编写，旨在全面培养学生的数字信号处理技能和实践能力。
     
  • MATLAB开发——三角形区域的有限元分析
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    本项目利用MATLAB进行三角形区域的有限元分析，通过编写代码实现网格划分、矩阵组装及求解过程，旨在探索和掌握有限元方法在工程应用中的编程实践。 使用MATLAB进行三角形区域有限元开发，求解非定常不可压缩流动及相关问题。
     
  • 基本采样与下采样代码: 基本采样与下采样代码-MATLAB开发
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    这段资料提供了一个MATLAB项目，专注于实现信号处理中的基本采样和下采样技术。适合于学习数字信号处理原理及其编程实践的读者使用。 任何信号的基本采样和下采样代码可以用于处理数字信号的转换过程。这类代码通常包括对原始信号进行降频或升频的操作，以适应不同的系统需求或者数据压缩的目的。编写这样的代码时需要考虑保持信号的关键特性不变，并且避免出现混叠现象或其他不良效果。