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基于信号稀疏重建的轴承故障诊断matlab仿真1.算法概述

了解信号的概率分布具有重要的实际意义。许多应用中,我们感兴趣的信号通常是可以被描述,可以被压缩的,这与严格稀疏的信号不同。可压缩信号的概率分布通常是重尾的,重尾又可以使用双状态高斯混合分布描述。信号的每个元素可以从’大‘或者’小’两种状态取值。假设信号中的各个元素独立同分布,可以证明信号元素取小值比取大值更加频繁。其他的一些重尾分布函数也可以描述系数信号的元素:拉普拉斯分布。这种重尾分布广泛应用于基于贝叶斯推理的稀疏主分量分析中。目的是根据测量矩阵和y估计处原信号x。

Flash怎么床创建多层补间动画?

多层补间动画,在同一个图层里,不能有多个元件进行制作补间动画。比如你想做两个元件,让一个元件动,另一个元件不动,而你将两个元件在