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Studio comparativo del multi scrambling segnale: utilizzando il metodo di fusione e filtraggio FFT

Name: Studio comparativo del multi scrambling segnale: utilizzando il metodo di fusione e filtraggio FFT
Brand: Edizioni Sapienza
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Bol Per rilevare un guasto ai cuscinetti, è utile utilizzare l'analisi temporale e spettrale. Queste consentono di rilevare un guasto, ma non di determinarne la natura e la gravità. Ciò richiede una conoscenza a priori delle caratteristiche dei guasti e dei parametri cinematici della macchina. Per superare questo problema, è stato proposto un metodo di classificazione OPTICS non supervisionato per la diagnosi di guasti reali e simulati. Tuttavia, i metodi di classificazione dinamica e anche i metodi di elaborazione del segnale sono influenzati da diversi parametri, come i metodi di pre-elaborazione per ridurre o cancellare il rumore. Per questo motivo, il nostro lavoro si basa su uno studio comparativo di due metodi di denoising, il metodo wavelet e il filtraggio della trasformata di Fourier (FFT).

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Per rilevare un guasto ai cuscinetti, è utile utilizzare l'analisi temporale e spettrale. Queste consentono di rilevare un guasto, ma non di determinarne la natura e la gravità. Ciò richiede una conoscenza a priori delle caratteristiche dei guasti e dei parametri cinematici della macchina. Per superare questo problema, è stato proposto un metodo di classificazione OPTICS non supervisionato per la diagnosi di guasti reali e simulati. Tuttavia, i metodi di classificazione dinamica e anche i metodi di elaborazione del segnale sono influenzati da diversi parametri, come i metodi di pre-elaborazione per ridurre o cancellare il rumore. Per questo motivo, il nostro lavoro si basa su uno studio comparativo di due metodi di denoising, il metodo wavelet e il filtraggio della trasformata di Fourier (FFT).

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