简介:摘要:经验模态分解(EMD)算法是由 NE. Huang 等人提出的一种将信号分解成特征模态的方法,它不以任何已经定义好的函数作为基底,而是将所分析的信号x(t)分解为一组本征模函数(Ci)和一个残余项(rn),涵盖了原始振动信号在各种时间尺度上的局部细节特征 。可以用于分析非线性、非平稳的信号序列,具有良好的时频特性。在基于经验模态分解(EMD)的基础上,利用k均值算法实现故障类型和故障程度的正确分类。
简介:摘要:在信息化时代背景下,档案作为记录历史、传承文化、支持决策的重要信息资源,其管理效率与质量直接关系到组织的运作效率与知识传承能力。档案分类与编目体系作为档案管理的核心环节,其科学性、合理性与高效性直接影响到档案的检索效率、利用价值以及长期保存的可能性。因此,探索档案分类与编目体系的优化策略,对于提升档案管理水平、促进信息资源的高效利用以及推动档案管理的现代化进程具有重要意义。本文从档案管理实践出发,深入探讨档案分类与编目体系优化的必要性、面临的挑战,并提出一系列具有针对性的优化策略与实践路径,旨在为档案管理人员提供理论指导与实践参考。