基于低秩-稀疏分解的滚动轴承故障特征提取

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北京化工大学学报（自然科学版） ›› 2022, Vol. 49 ›› Issue (6) : 83-91. DOI: 10.13543/j.bhxbzr.2022.06.010

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Feature extraction for fault signals from a rolling bearing using low rank and sparse decomposition

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