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基于HOG和GLCM特征融合的轴承故障分类

摘要：	本文提出了HOG和GLCM提取特征,并用特征融合来对轴承故障进行分类。HOG和GLCM分别提取轴承故障图像的边缘特征和局部纹理特征,将二者提取的特征进行融合,使边缘和局部特征相结合,图像的特征得到更为全面的表征,选取SVM对轴承故障图像分类识别。实验表明,本方法能够快速识别轴承故障类型,准确率可达到92%。
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