内容简介
本书主要介绍了一种基于经验模式分解（EMD）和支持向量机（SVM）的传感器故障诊断方法。经验模式分解是一种自适应信号处理方法，能够有效处理非线性和非平稳信号。支持向量机是一种强大的机器学习算法，适用于分类和回归问题。本书结合这两种技术，提出了一种新的传感器故障诊断方法，旨在提高故障诊断的准确性和可靠性。
书中详细介绍了经验模式分解的基本原理和实现步骤，以及支持向量机的基本概念和算法。通过实际案例，展示了该方法在传感器故障诊断中的应用效果。此外，本书还讨论了该方法的优缺点，并提出了未来改进的方向。
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