1. 毕业设计（论文）主要内容：
机械设备的振动信号不可避免的受到噪声污染，利用双树复小波变换实现信号的降噪，并与其它小波变换方法进行对比研究。
振动信号作为一种时序信号，维度很大，而且存在信息冗余，因此，降噪后的信号并不能作为故障分类器的输入，需提取振动信号的故障特征成分，比较流形学习的几种方法，选取最优的拉普拉斯特征映射方法提取故障的有效特征。
通过核方法的引入，利用支持向量机非线性映射的优点，实现故障的分类识别。
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2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
主要任务要求：
1.查阅15篇相关文献（含近五年外文3篇），并每篇书写200—300字文献摘要（装订成册，带封面）；
2.认真填写周记，完成800字开题报告；
3.完成5000中文字以上的相关英文专业文献翻译，并装订成册（中英文一起，带封面）；
4.学习流形学习、支持向量机等理论知识，并完成系统的仿真实验；
5.完成10000字以上的毕业论文；
6.进行论文答辩。
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
(1)2016/1/11—2016/1/22：查阅参考文献，明确选题；
(2)2016/1/23—2016/3/7：进一步阅读文献，并分析和总结；确定技术路线，完成并提交开题报告；
(3)2016/3/8—2016/4/26：需求分析，算法或系统设计，分析、比较或实现等；
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4. 主要参考文献
[1]胡浩松.基于流形学习的旋转机械故障识别方法研究[D].燕山大学,2015[2]万鹏.基于流行学习的主轴系统故障诊断方法研究[D].北京信息科技大学,2013[3]潘瑞雪.基于SVM的故障视频图像识别与诊断技术研究与实现[D].华中师范大学,2014
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