《表2 互信息：基于流形学习的滚动轴承故障盲源分离方法》
提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
计算任意两个IMF与x1（t）组合后的互信息值如表2所示。综合考虑3项指标，选取[x1，IMF2，IMF3]T作为最优观测信号。
| 图表编号 | XD00141556000 严禁用于非法目的 |
|---|---|
| 绘制时间 | 2020.02.01 |
| 作者 | 王奉涛、薛宇航、王雷、李宏坤、于晓光 |
| 绘制单位 | 汕头大学机械工程系、大连理工大学机械工程学院、大连理工大学机械工程学院、大连理工大学机械工程学院、辽宁科技大学机械工程与自动化学院 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
相关图表
- 《表3 试验老化工况说明：微学习单元因果关联发现的点互信息判据研究》2021.01.01
- 《表2 第二次定位结果：微学习单元因果关联发现的点互信息判据研究》2021.01.01
- 《表1 文化主题关键词：微学习单元因果关联发现的点互信息判据研究》2021.01.01
- 《表3 运算时间：基于改进人工鱼群的信号盲源分离方法》2020.08.01
- 《表2 基于改进的互信息法的药物间关联度分析》2020.05.25
- 《表2 滚动轴承结构参数：双约束非负矩阵分解的复合故障信号分离方法》2020.06.01
- 《表3 归一化互信息对比：基于正则互表示的无监督特征选择方法》2020.07.10
- 《表2 特征权重计算结果：基于ReliefF与互信息结合的特征评价、筛选的家庭负荷类型辨识方法研究》2020.06.25
- 《表6 对比方法辨识结果：基于ReliefF与互信息结合的特征评价、筛选的家庭负荷类型辨识方法研究》2020.06.25
- 《表5 测试样本辨识结果：基于ReliefF与互信息结合的特征评价、筛选的家庭负荷类型辨识方法研究》2020.06.25
- 《表3 特征互信息矩阵：基于ReliefF与互信息结合的特征评价、筛选的家庭负荷类型辨识方法研究》2020.06.25
- 《表1 向量矩阵计算算法：基于流形学习能量数据预处理的模板攻击优化方法》2020.08.01
- 《表1 互信息选择结果：基于条件互信息的NO_x生成量模型变量-时滞联合选择方法》2019.11.30
- 《表2 三种方法信息熵、互信息和边缘保持度》2019.10.25
- 《表2 实验结果数据比较：基于互信息时空域特征的视频烟雾检测方法》2019.09.01
- 《表1 实验视频描述：基于互信息时空域特征的视频烟雾检测方法》2019.09.01
- 《表2 基于改进的互信息法的药物间关联度分析》2019.08.28
- 《表2 实验数据描述：基于多尺度排列熵与双核极限学习机的滚动轴承故障诊断方法》2019.05.01
- 《表5 实验数据集：基于平均互信息的最优社区发现方法》2019.05.20
- 《表5 最终能量分配：基于双互信息准则的雷达自适应波形设计方法》2019.12.01