说明：Hilbert-Huang变换(HHT)是一种新的非平稳信号处理技术，该方法由经验模态 分解(EMD)与Hilbert谱分析两部分组成。任意的非平稳信号首先经过EMD方法处理后被分解为一系列具有不同特征尺度的数据序列，每一个序列称为一个固有模态函数(IMF)，然后对每个IMF分量进行Hilbert谱分析得到相应分量的Hilbert谱，汇总所有Hilbert谱就得到了原信号的谱图。该方法从本质上讲是对非平稳信号进行平稳化处理，将信号中真实存在的不同尺度波动或趋势逐级分解出来，最终用瞬时频率和能量来表征原信号的频率含量。 本文研究了基于HHT的暂态电能质量扰动检测方法，介绍了HHT的基本原理和利用HHT检测电能质量多扰动信号的实现方法。仿真试验表明该方法可以实时检测扰动的起止时刻，持续时间和扰动幅度，适用于电能质量多扰动的监测和辨识系统。

说明：基于无线网络的大型武器装备故障诊断系统，很好说明

说明：RBF网络能够逼近任意的非线性函数，可以处理系统内的难以解析的规律性，具有良好的泛化能力，并有很快的学习收敛速度，已成功应用于非线性函数逼近、时间序列分析、数据分类、模式识别、信息处理、图像处理、系统建模、控制和故障诊断等。

说明：利用自适应观测器进行故障诊断，matlab仿真，修改参数即可

说明：隐马尔科夫链作为故障诊断和识别的手段，有事例和程序详解

说明：EMD分解程序，变压器故障论文，小波分解，各种变压器故障分析论文

说明：自适应陷波技术在异步电动机故障诊断的应用

说明：有支持向量机分类和回归的代码，以及最小二乘支持向量机的代码。

说明：自己编写的粒子滤波的源码,用于故障诊断,是MATLAB语言写的,,

说明：自己编写的比较全面的故障诊断matlab函数程序,包括统计法,时域法

说明：PCA在故障诊断中的应用，故障诊断所需要的数据，运行可得到他的T2和SPE

说明：一个用matlab编写的用于故障诊断的源程序,可用于故障的简单诊断

说明：分解信号，信号处理，故障诊断，轴承以及齿轮

说明：几种改进极限学习机算法，可用于数据分类、故障诊断等

说明：峭度指标是非平稳信号故障诊断的重要参数。峭度指标对信号中的冲击成分十分敏感，冲击成分能量越大，其峭度值就会越大，在故障诊断的时域分析中十分重要。本文件中将其独立做成了一个子vi，便于程序直接调用。

说明：本文讲述的是如何将查找NXP和STM32出现硬件故障时，怎么排除问题。具有非常大的实用价值。

说明：小波变换及经验模式分解方法在电机轴承早期故障诊断中的应用

说明：采用概率神经网络进行变压器故障诊断，内含故障数据以及程序详尽程序注释

说明：隐Markov模型(简称为HMM)是在Markov模型的基础上发展而来的。由于实际问题比Markov模型所描述的问题更为复杂，观测到事件并不是与状态一一对应，而是通过一组观测概率分布相联系，这样的模型称为HMM。它是一个双重随机过程，其中之一是Markov链，这是一个基本的随机过程，描述状态之间的转移。另一个随机过程描述状态和观测变量之间的统计对应关系，这样，站在观察者的角度，只能看到观察值，不象Markov模型中的观测值和状态一一对应。

说明：SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断

说明：小波分解轴承故障诊断代码，包括特征提取，用的数据是西储大学轴承数据

说明：将一个信号分解为几个模态分量，并且不会产生模态混叠现象，对信号的分解很清晰，大量应用于故障诊断。

说明：功率谱、协方差、时频分析、适用于各种故障诊断信号，具有参考价值

说明：概率神经网络的分类预测,基于PNN变压器故障诊断

说明：结合emd和bp神经网络的算法, 对轴承故障数据进行诊断,数据可以自己添加

说明：本程序是基于信息融合的故障诊断方法，对故障信息进行定量诊断。

说明：基于Hilbert包络解调及倒谱分析法，在LabVIEW平台开发的齿轮箱故障诊断程序

说明：AMD目标识别，用于机械故障诊断等目标识别领域。

说明：基于遗传算法优化神经网络进行故障诊断的研究