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Estudo comparativo da multi codificação de sinais: utilizando o método fusão e a filtragem FFT

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Bol Para detetar um defeito de rolamento, é útil utilizar a análise temporal e espetral. Estas permitem a deteção de um defeito, mas não determinam a natureza e a gravidade do defeito. Isto requer um conhecimento a priori das caraterísticas das avarias e dos parâmetros cinemáticos da máquina. Para ultrapassar este problema, foi proposto um método de classificação OPTICS não supervisionado para o diagnóstico de avarias reais e simuladas. No entanto, os métodos de classificação dinâmica e mesmo os métodos de processamento de sinais são influenciados por vários parâmetros, tais como os métodos de pré-processamento para reduzir ou cancelar o ruído. Por esta razão, o nosso trabalho baseia-se num estudo comparativo de dois métodos de denoising, o método wavelet e a filtragem por transformada de Fourier (FFT).

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Para detetar um defeito de rolamento, é útil utilizar a análise temporal e espetral. Estas permitem a deteção de um defeito, mas não determinam a natureza e a gravidade do defeito. Isto requer um conhecimento a priori das caraterísticas das avarias e dos parâmetros cinemáticos da máquina. Para ultrapassar este problema, foi proposto um método de classificação OPTICS não supervisionado para o diagnóstico de avarias reais e simuladas. No entanto, os métodos de classificação dinâmica e mesmo os métodos de processamento de sinais são influenciados por vários parâmetros, tais como os métodos de pré-processamento para reduzir ou cancelar o ruído. Por esta razão, o nosso trabalho baseia-se num estudo comparativo de dois métodos de denoising, o método wavelet e a filtragem por transformada de Fourier (FFT).

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