7、該方法採用基於熵的小波包最佳基選取準則，對局部損傷信號進行自適應小波包分解，將分解結果顯示於時—頻空間即相平面上。
11、在異步電機轉子斷條故障檢測中，將原信號最優小波包分解，經自適應濾波後再信號重構。
15、對比了該軸承外圈早期故障和晚期故障的振動信號的小波包分解結果，*了小波包方法診斷滾動軸承早期故障的有效*。
19、該方法將振動信號小波包分解後的頻帶能量作為特徵向量，輸入到由多個支持向量機構成的多故障分類器中進行故障識別和分類。
23、提出了基於小波包分解頻帶能量監測法，對滾動軸承的幾種典型故障進行了診斷，並且提取特徵向量，為後續的神經網絡識別作準備。
4、首先將所得的結構響應信號進行小波包分解，然後通過小波包能量變化率指標進行損傷定位。
9、提出一種新穎的基於小波包分解的自適應數字水印算法。
14、應用小波包分解及其能量譜直觀地識別出故障的特徵頻帶，並進行了量化分析。
20、首先對噪聲信號進行小波包分解，得到含有待診斷柴油機主軸承間隙故障信息的噪聲信號時頻分佈圖，並由此定義圖像。
2、分析了用小波包能量分析方法提取故障信號特徵向量的方法，並改進算法解決了小波包分解中的混頻現象，根據最佳分解樹進行了特徵選擇。
8、隨着小波包分解尺度的增大，濾波後信號曲線的盒維數逐漸減小，並最後趨於穩定值。
16、該文建立了自然圖像的小波包分解係數絕對值線*預測模型，提出了基於小波包變換的圖像特徵形成算法。
22、利用多傳感器對切削力和振動信號進行監測，通過頻率變換提取切削力特徵量，採用小波包分解技術提取振動信號特徵量。
6、在介紹小波包分解原理的基礎上，對試驗測得的單盤單跨轉子系統的油膜振盪非平穩信號用小波包分解方法進行了研究。
17、該方法將輸入信號進行一次小波包分解，利用奇異值分解方法對分解後的幅值量化係數進行降噪。
3、在基於小波包的遙感圖像融合應用中，引入用於調整小波包分解頻率順序的小波包移頻算法來解決由於間隔採樣而導致的頻帶混疊現象。
13、小波包分解本身對信號的奇異點十分敏感，此特點可以用來跟蹤電機振動速度信號。
5、首先，將得到的結構響應信號進行小波包分解，然後通過小波包能量變化率指標來進行損傷定位。
21、小波包分解和神經網絡相結合，能夠檢測孔洞缺陷的大小和位置，較好的實現了木材孔洞缺陷的定量檢測。
18、針對感應電動機軸承故障特徵提取的不足，提出了瞬時功率小波包分解的方法。
1、還用小波包分解並尋找最優小波包基進行字符的特徵提取。
12、不同狀態下相同頻段信號的小波係數也不相同，因此可用不同頻段信號的小波包係數來表徵不同信號的特徵。依據以上分析給出了一種基於小波包分解的故障特徵信息提取方法。
10、論述了小波包分解及其能量譜處理超越離合器故障的原理與方法。
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