【摘 要】
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Dimensionality reduction is becoming an important problem in hyperspectral image classification. Band selection as an effective dimensionality reduction method has attracted more research interests. I
【出 处】
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Optoelectronics Letters
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Dimensionality reduction is becoming an important problem in hyperspectral image classification. Band selection as an effective dimensionality reduction method has attracted more research interests. In this paper, a band selection method for hyperspect
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为了更准确地提取滚动轴承振动信号的非线性故障特征,将图信号处理(GSP)引入机械故障诊断领域,提出了基于图谱指标的滚动轴承故障特征提取方法。该方法将滚动轴承的振动信号转化为路图信号后,提取多个图谱指标;用Fisher得分(FS)算法对图谱指标的敏感度进行排序,并选取若干个最敏感的图谱指标作为滚动轴承的故障特征参数;用K-均值聚类算法识别滚动轴承的不同故障。应用实例表明:当分别选取1~5个最优的图谱
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