随机振动

此软件工具用于可视化梁柱的振动模式和形状（仅考虑中性轴）。用户只需输入材料类型和梁的几何尺寸即可。

基于LabVIEW的振动信号分析任务包括：软件可生成正弦信号、三角信号、方波信号、噪声信号及其组合；可选择测试参数；支持低通和带通滤波及参数调节；对滤波后的信号进行时域统计、幅值分析、相关性分析和频谱分析；同时支持登陆和报表打印。

一个示例调用是 >> vibratingString(2)。该程序展示了闭合弦的不同振动模式，这些模式在弦理论中代表不同的粒子，如电子、中子、光子或引力子。程序灵感源自《String Theory and M-Theory - A Modern Introduction》中的插图，详细说明了使用的变量。

这本书详细介绍了如何在Matlab中处理振动信号的方法和技巧。

这是一个MATLAB程序资源，用于研究功能梯度碳纳米管增强的圆柱壳振动特性，主要目的是计算其固有频率。

这是一个利用MATLAB App Designer开发的随机点名系统。该系统使用简单的界面设计，能够读取预设的姓名列表，并随机选择一个姓名显示。它涵盖了MATLAB App Designer的基本应用，包括参数传递、文本框内容设置以及状态指示灯的应用。这个工具适合教育和培训场景，为教师和培训师提供了一种便捷的随机点名解决方案。

振动是指电动工具中机器和组件的往复或振动运动。在工业系统中，振动可能是问题的迹象或驱动力，也可能与日常操作相关。例如，磨光机和震动的玻璃杯都涉及振动特性。内燃机和工具的使用不可避免地产生振动。若任其发展，振动可能导致损坏或加速恶化。振动的原因多种多样，包括不平衡、偏心、磨损和松动。利用ESP32和NCD的无线振动分析和ThingSpeak上的温度数据，可以有效减少这些潜在损害。这种物联网远程传感器系统不需外接电源，能全面监测机器的振动和温度状况，并将数据安全传输至ThingSpeak云端，实时诊断设备健康状态。特别适用于工业设备如发动机、风扇、泵和压缩机的振动和温度监测。

随机森林算法是一种集成学习方法，由多棵决策树组成。它在分类和回归任务上表现出色，可以处理大规模数据集，并且易于并行化。该算法通过自助采样（bootstrap sampling）创建多个子集来训练多棵决策树，并在每个决策树的节点处随机选择特征，这样可以增加模型的泛化能力和准确性。随机森林算法的核心是构建多个决策树并进行组合，以获得最终的预测结果。构建单棵决策树时，采用有放回的抽样方法生成自助样本集，这意味着训练集中有些样本可能会被重复选择，而有些则可能一次也不被选中。这有助于提高模型在新数据上的泛化能力。在决策树的每个节点，随机森林算法会从全部预测变量中随机选择一部分作为候选变量，从中寻找最佳的

针对传统方法难以有效判断拉杆转子装配状态的问题，提出一种利用分形理论分析拉杆转子装配振动检测信号的新方法。通过拉杆转子装配振动检测试验，获取不同螺栓预紧状态下的振动响应信号，并运用分形理论对其进行分析，计算矩形盒维数和多重分形谱参数。 研究发现，螺栓松动会导致振动响应信号的盒维数增加，当盒维数大于1.25时，即可判定转子装配不合格。此外，利用多重分形谱参数作为支持向量机的特征向量，可以有效识别拉杆转子的装配状态。

《MATLAB在振动信号处理中的应用》经典教程，值得一读。