An improved fault detection algorithm based on wavelet analysis and kernel principal component analysis

【摘要】：正Original signal is decomposed by wavelet in different scales,the wavelet decomposition coefficients of the real signal are held,and the wavelet decomposition coefficients of the noise are eliminated,then the signal is reconstructed by inverse wavelet transform.Kernel PCA can eliminate the relativity of variables and extract the fault information better,the feature information of the pretreatment datum is obtained by KPCA,and the performance of fault detection is improved.

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4	;Natural orthogonal component analysis of International Geomagnetic Reference Field models and its application to historical geomagnetic models[A];中国科学院地质与地球物理研究所二○○三学术论文汇编·第三卷(地球环境·工程地质与灾害)[C];2003年
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9	綦维维;;Retrospective analysis of Radiation Dose Reduction in Chest and Abdomen- Pelvis CT[A];2010中华医学会影像技术分会第十八次全国学术大会论文集[C];2010年
10	;Updated Meta-Analysis on Genetic Predisposition of Four Variants at NRAMP1(SLC11A1) Gene to Tuberculosis[A];中华医学会第九次全国检验医学学术会议暨中国医院协会临床检验管理专业委员会第六届全国临床检验实验室管理学术会议论文汇编[C];2011年

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1	何宁;基于ICA-PCA方法的流程工业过程监控与故障诊断研究[D];浙江大学;2004年
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