滤波器浅谈

无线通信中所使用的设备,其中都少不了滤波器的存在,不管是大到基站还是小到可穿戴产品,都需要内部的滤波器元件来保证无线通信的正常传输,滤波器根据所使用的材质可分为腔体滤波器、介质滤波器、声表滤波器、LC滤波器等多种类型,每种滤波器的特点各部相同,具有各自的应用途径,比如功率大与损耗小的要求,可以选择腔体滤波器,但其体积较大,如体积小与损耗小的指标,可选LC滤波器,但其承受功率有限,需要矩形系数好与易安装的要求,可选声表滤波器,但其频率不易坐高,通常在选择所需的滤波器时,要根据所在的工作环境及条件,来选择合适的折中,能够完全实现要求的,成本也会很高!仅供参考!

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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