摘要：在齿轮箱故障诊断过程中,多点最优最小熵反褶积(MOMEDA)能够连续提取周期脉冲,对信号的处理效率优于传统的最小熵反褶积(MED)。但MOMEDA在故障诊断中抗噪声能力差,故障频率容易淹没在噪声中,导致错误诊断。为此首先对振动信号进行预处理,将振动信号分为高频含噪分量以及低频剩余分量;然后提出一种AR-MOMEDA算法,对高频信号分量进行降噪。仿真实验以及工程应用结果表明,该方法比传统的MOMEDA更能够有效地提取故障特征,具有较强的抗噪能力。

摘要：新媒体时代,媒介在新闻报道面临着媒介框架与受众框架的竞争。处于一个传统伦理社会,我国受众对社会公共事件的认知框架明显受到了道德基模的影响。从澎湃新闻对“汤兰兰事件”报道的框架竞争中可以看出,媒体在框架的高、中、低三个层面采取了一系列增强报道话题性的策略,以吸引受众注意。但这一策略忽略了信息和反馈的质量,造成了严重的媒介伦理失范,并由此引发了框架竞争和受众的对抗性解读。