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CEEMD-FastICA-CWT联合瞬态响应阶次的电驱总成噪声源识别 被引量:2
1
作者 张威 景国玺 +2 位作者 武一民 杨征睿 高辉 《中国测试》 CAS 北大核心 2024年第4期144-152,共9页
以某增程式电驱动总成为研究对象,提出基于联合算法的噪声分离识别模型。首先,采用互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)联合快速独立分量分析(fast independent component analysis,FastI... 以某增程式电驱动总成为研究对象,提出基于联合算法的噪声分离识别模型。首先,采用互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)联合快速独立分量分析(fast independent component analysis,FastICA)方法提取纯电模式稳态工况下单一通道噪声信号特征,利用复Morlet小波变换及FFT对各分量信号时频特性进行识别。其次,采用阶次分析法和声能叠加法对稳态分量信号对应的各瞬态响应阶次能量进行对比分析,并结合皮尔逊积矩相关系数(Pearson product moment correlation coefficient,PPMCC)相似性识别确定不同噪声激励源贡献度。结果表明:减速齿副啮合噪声对该增程式电驱总成纯电模式运行噪声整体贡献度最大。 展开更多
关键词 电驱动总成 噪声源识别 互补集合经验模态分解 快速独立分量分析 连续小波变换 阶次分析
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改进FastICA算法在谐波检测中的应用 被引量:21
2
作者 汪斌 王年 +3 位作者 蒋云志 程志友 王继 鲍文霞 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2011年第3期135-138,共4页
介绍了一种基于改进的快速独立分量分析(FastICA)算法,并将其引入到谐波检测中。该算法在FastICA算法的基础上对牛顿迭代法进行了改进,使其满足三阶收敛,同时依据负熵极大的独立性准则实现了谐波信号的盲分离。为了更好地逼近真实信号,... 介绍了一种基于改进的快速独立分量分析(FastICA)算法,并将其引入到谐波检测中。该算法在FastICA算法的基础上对牛顿迭代法进行了改进,使其满足三阶收敛,同时依据负熵极大的独立性准则实现了谐波信号的盲分离。为了更好地逼近真实信号,对分离后的信号进行幅值修正,从而完成谐波的检测。仿真实验结果表明了该算法相对于FastICA算法的优点在于减少了迭代次数和加快了收敛速度,同时在谐波分离准确性方面也明显优于FastICA算法。 展开更多
关键词 电力系统 独立分量分析 谐波检测 fastica 牛顿迭代法
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FastICA和RobustICA算法在盲源分离中的性能分析 被引量:18
3
作者 吴微 彭华 张帆 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2014年第1期95-98,119,共5页
首先简单介绍了FastICA和RobustICA这两种目前最为常用的盲源分离算法,并对这算法的目标函数以及优化算法进行了分析研究,进一步对这两种算法的稳健性及算法复杂度等方面的性能进行分析比较。总的来看,RobustICA算法的综合性能要优于Fas... 首先简单介绍了FastICA和RobustICA这两种目前最为常用的盲源分离算法,并对这算法的目标函数以及优化算法进行了分析研究,进一步对这两种算法的稳健性及算法复杂度等方面的性能进行分析比较。总的来看,RobustICA算法的综合性能要优于FastICA算法。 展开更多
关键词 独立分量分析 盲源分离 fastica RobustICA 峭度 负熵
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改进的高阶收敛FastICA算法 被引量:13
4
作者 季策 胡祥楠 +1 位作者 朱丽春 张志伟 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第10期1390-1393,共4页
高阶收敛的FastICA具有形式简单、收敛速度快的特点,但其对初始值的选择比较敏感,若初始值选择不当很容易影响收敛的效果,甚至造成不收敛的结果.针对这一问题,采用最速下降法对三阶和五阶收敛的FastICA算法进行改进.首先,应用最速下降... 高阶收敛的FastICA具有形式简单、收敛速度快的特点,但其对初始值的选择比较敏感,若初始值选择不当很容易影响收敛的效果,甚至造成不收敛的结果.针对这一问题,采用最速下降法对三阶和五阶收敛的FastICA算法进行改进.首先,应用最速下降法求出初值,再用高阶收敛的FastICA算法求出最优解.语音信号的分离实验表明:改进后的算法对混合信号进行了较好的分离,并且有效地克服了初值敏感性的问题. 展开更多
关键词 独立分量分析 牛顿迭代法 fastica 最速下降法 初值敏感性
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一种改进的FastICA算法及其应用 被引量:20
5
作者 郭武 朱长仁 王润生 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2008年第4期960-962,共3页
独立分量分析是基于信号高阶统计量的信号分析方法,它可以找到隐含在数据中的独立分量,已经广泛应用到语音信号处理、图像处理及信息通信等方面。目前应用较多的快速独立分量分析(FastICA)利用了牛顿迭代法原理,具有较快的收敛速度,但... 独立分量分析是基于信号高阶统计量的信号分析方法,它可以找到隐含在数据中的独立分量,已经广泛应用到语音信号处理、图像处理及信息通信等方面。目前应用较多的快速独立分量分析(FastICA)利用了牛顿迭代法原理,具有较快的收敛速度,但对初始值的选择比较敏感。为克服其缺点,改进其优化学习算法,在牛顿迭代方向增加一维搜索,使改进后的算法的收敛性不依赖于初始值的选择。将改进的FastICA算法应用到运动目标检测中,取得稳定性较强的结果。 展开更多
关键词 独立分量分析 快速独立分量分析 运动目标检测
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基于改进FastICA算法的入侵检测样本数据优化方法 被引量:14
6
作者 杜晔 张亚丹 +1 位作者 黎妹红 张大伟 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第1期42-48,共7页
为更好实现对入侵检测样本数据的优化处理,提出了一种改进的快速独立成分分析(Fast ICA)算法,采用基于加权相关系数进行白化处理以减少信息损失,并优化牛顿迭代法使其满足三阶收敛。对算法进行了细致描述,分析了算法的时间复杂度。实验... 为更好实现对入侵检测样本数据的优化处理,提出了一种改进的快速独立成分分析(Fast ICA)算法,采用基于加权相关系数进行白化处理以减少信息损失,并优化牛顿迭代法使其满足三阶收敛。对算法进行了细致描述,分析了算法的时间复杂度。实验结果表明,该方法可有效减少数据信息损失,具有迭代次数少、收敛速度快等优点,可有效提高入侵检测样本数据的优化效率。 展开更多
关键词 入侵检测 快速独立成分分析 数据优化 牛顿迭代法
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基于FastICA-MP算法的次同步振荡模态参数辨识 被引量:12
7
作者 赵兰明 李宽 +2 位作者 张友泉 郑帅 徐大鹏 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2018年第8期37-42,共6页
WAMS在电力系统中的应用越来越广,使得电力系统次同步振荡模态参数在线辨识成为可能。但系统中存在大量电力电子设备,造成了WAMS采样信号中存在较强的噪声干扰,影响了振荡模态参数辨识的准确性。鉴于快速独立分量分析可以实现噪声信号... WAMS在电力系统中的应用越来越广,使得电力系统次同步振荡模态参数在线辨识成为可能。但系统中存在大量电力电子设备,造成了WAMS采样信号中存在较强的噪声干扰,影响了振荡模态参数辨识的准确性。鉴于快速独立分量分析可以实现噪声信号与原始信号的有效分离,提出首先通过快速独立分量分析对采样信号进行预处理,然后将滤噪后的信号通过矩阵束算法进行辨识得到振荡模态参数。通过此方法可以进一步提高矩阵束的辨识准确度。通过理想仿真算例和国内某特高压直流输电系统作为实际仿真算例进行分析。仿真结果表明,快速独立分量分析可有效分离噪声信号,提高了矩阵束辨识准确性,为后续阻尼控制器的设计奠定了基础。 展开更多
关键词 次同步振荡 快速独立分量分析 矩阵束算法 特高压直流输电
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一种基于FastICA的运动目标检测新方法 被引量:9
8
作者 王明祥 莫玉龙 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2004年第3期58-60,共3页
独立分量分析是一种新颖的盲源分离技术,目前已经在语音识别、图像处理、通信系统和医学信号处理等领域得到了广泛的关注。简单介绍了独立分量分析的基本理论和算法,用快速独立分量分析(FastICA)方法进行运动目标检测的试验,试验结果表... 独立分量分析是一种新颖的盲源分离技术,目前已经在语音识别、图像处理、通信系统和医学信号处理等领域得到了广泛的关注。简单介绍了独立分量分析的基本理论和算法,用快速独立分量分析(FastICA)方法进行运动目标检测的试验,试验结果表明这是一种鲁棒性较强的运动目标检测方法。 展开更多
关键词 独立分量分析 运动目标检测 fastica
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基于FastICA和神经网络的电子鼻模式识别 被引量:8
9
作者 王岩 陈向东 赵静 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2007年第1期38-41,共4页
气体传感器阵列是电子鼻系统的重要组成部分,传感器阵列的交叉敏特性严重影响电子鼻对气体识别的准确率.将快速独立分量分析算法和BP网络相结合用于电子鼻的模式识别可以有效地改善这一问题.并由一个5个传感器组成的电子鼻系统,对10组... 气体传感器阵列是电子鼻系统的重要组成部分,传感器阵列的交叉敏特性严重影响电子鼻对气体识别的准确率.将快速独立分量分析算法和BP网络相结合用于电子鼻的模式识别可以有效地改善这一问题.并由一个5个传感器组成的电子鼻系统,对10组不同体积分数的3种气体测量得到的30组数据样本进行仿真.结果表明,用快速独立分量分析对数据作预处理,可以简化计算,减少数据之间的相关性,将预处理后的数据样本作为BP网络的输入,使网络结构简化,收敛速度快.利用该方法可以提高电子鼻识别气体的准确率. 展开更多
关键词 电子鼻 快速独立分量分析 BP神经网络
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改进的FastICA算法研究 被引量:9
10
作者 张杰 刘辉 欧伦伟 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第6期210-212,218,共4页
独立分量分析是目前盲源分离算法中最常用的一种方法,其中快速独立分量分析(FastICA)以其收敛速度快而被广泛应用,但FastICA对初始值的选择比较敏感,而且在使用牛顿迭代法时,每迭代一步都需要计算一次函数值和一次导数值,当函数比较复杂... 独立分量分析是目前盲源分离算法中最常用的一种方法,其中快速独立分量分析(FastICA)以其收敛速度快而被广泛应用,但FastICA对初始值的选择比较敏感,而且在使用牛顿迭代法时,每迭代一步都需要计算一次函数值和一次导数值,当函数比较复杂时,计算它的导数值往往不方便,用单点弦截法进行迭代,将最速下降法与单点弦截法结合,在保证分离效果的同时使FastICA的迭代次数减少,同时使计算式更加简洁,而且减小了对初始值的敏感性,仿真实验验证了其有效性。 展开更多
关键词 fast独立分量分析(ICA) 牛顿法 弦截法 最速下降法 负熵
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一种改进的双因子自适应FastICA算法 被引量:3
11
作者 尹洪伟 李国林 路翠华 《四川大学学报(工程科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第6期128-132,共5页
为解决快速独立分量分析算法(Fast ICA)对初值权值敏感的问题,提出一种双收敛因子Fast ICA算法(double convergence factor fast ICA,DCF-Fast ICA)。该算法利用2个不同步长因子的Fast ICA算法进行组合,并通过梯度算法自适应调节两分离... 为解决快速独立分量分析算法(Fast ICA)对初值权值敏感的问题,提出一种双收敛因子Fast ICA算法(double convergence factor fast ICA,DCF-Fast ICA)。该算法利用2个不同步长因子的Fast ICA算法进行组合,并通过梯度算法自适应调节两分离权值矩阵的组合系数,从而得到最优权值分离矩阵。理论分析与实验结果表明,DCF-Fast ICA算法比以往改进算法具有更明显的优势,不仅改善了初值权值敏感问题,而且可在几乎不损失分离精度的情况下,使平均分离速度比原算法提高近70%,迭代次数比原算法减少近80%。 展开更多
关键词 fast ICA 盲信号分离 独立分量分析
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基于改进的FastICA算法的电压闪变检测 被引量:1
12
作者 汪斌 王年 +2 位作者 蒋云志 程志友 鲍文霞 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2011年第17期7-11,共5页
提出了一种基于改进的快速独立分量分析(FastICA)算法的电压闪变检测方法。将闪变信号乘以一个与基波电压同相位同频率的同步电压得到一个乘积信号并将其变换为包络信号和中心频率为100Hz的双边带调幅信号的线性组合;依据负熵极大的独... 提出了一种基于改进的快速独立分量分析(FastICA)算法的电压闪变检测方法。将闪变信号乘以一个与基波电压同相位同频率的同步电压得到一个乘积信号并将其变换为包络信号和中心频率为100Hz的双边带调幅信号的线性组合;依据负熵极大的独立性准则和改进的FastICA算法实现了电压闪变信号的盲分离。为了更好地逼近真实信号,对分离得到的包络信号进行幅值修正,最终完成电压闪变信号的检测。仿真结果表明了该算法的正确性和可行性。 展开更多
关键词 电力系统 独立分量分析 电压闪变 盲分离 fastica 电能质量
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五阶收敛的FastICA改进算法 被引量:3
13
作者 赵天娇 何选森 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第5期153-155,共3页
目前应用较多的FastICA算法利用了二阶收敛的牛顿迭代法进行优化,为了加快算法的收敛速度,用五阶收敛的牛顿迭代法对其进行改进,得出了两种改进的FastICA算法,通过实验验证了改进算法的性能。
关键词 独立分量分析 fastica 牛顿迭代法 五阶收敛
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针对FastICA计算终点判断的算法改进 被引量:1
14
作者 姚志湘 粟晖 刘焕彬 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第26期46-48,162,共4页
独立分量分析不能分离高斯分布信号,导致对含高斯噪声系统计算不收敛;FastICA可以从系统中逐个计算出独立分量,通过计算系统残余信息的自相关函数值,判断残余信息属性,找出独立分量分析的计算终点,对FastICA算法进行改进,可以避免无效计... 独立分量分析不能分离高斯分布信号,导致对含高斯噪声系统计算不收敛;FastICA可以从系统中逐个计算出独立分量,通过计算系统残余信息的自相关函数值,判断残余信息属性,找出独立分量分析的计算终点,对FastICA算法进行改进,可以避免无效计算,节省计算时间。改进后的算法可以自动判断含噪声的线性系统的独立分量数目,与预先定义分量数目的独立分量分析相比,具有更好的降噪效果。 展开更多
关键词 独立分量分析 fastica 降噪 算法改进
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基于FastICA-BA-ELM的瓦斯涌出量预测管理研究 被引量:7
15
作者 刘畅 李冬嵬 《煤炭工程》 北大核心 2019年第12期136-141,共6页
为有效分析和准确预测工作面绝对瓦斯涌出量,基于快速独立分量分析(FastICA)和改进的极限向量机(BA-ELM)基本原理,建立FastICA-BA-ELM多尺度时变预测模型进行工作面瓦斯涌出量的预测。利用FastICA对瓦斯涌出量时变序列进行多层深度分解... 为有效分析和准确预测工作面绝对瓦斯涌出量,基于快速独立分量分析(FastICA)和改进的极限向量机(BA-ELM)基本原理,建立FastICA-BA-ELM多尺度时变预测模型进行工作面瓦斯涌出量的预测。利用FastICA对瓦斯涌出量时变序列进行多层深度分解,获取相互独立的多尺度分量;对各分量运用BA-ELM模型进行预测;等权叠加各预测值重构模型预测结果。以屯兰矿12507回采工作面瓦斯涌出量监测样本为例进行分析研究,结果表明:监测数据自身携带诱使瓦斯涌出量变化的大量信息,FastICA-BA-ELM模型能有效反映出监测数据间的本质结构,进一步凸显瓦斯涌出量的非平稳特征;模型预测的平均相对误差为1.577%,平均绝对误差为0.1124m^3/min,均方根误差为0.1244m^3/min,较其他模型,其预测精度和稳定性显著提高。为煤矿瓦斯完全管理工作提供了良好的理论与技术支撑。 展开更多
关键词 快速独立分量分析 极限向量机 蝙蝠算法 瓦斯涌出量 多尺度
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一种基于FastICA的波达方向估计新方法 被引量:1
16
作者 孙正鼐 肖芳 张虹 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2007年第6期1510-1512,共3页
独立分量分析是一种新颖的盲源分离技术,该方法作为目前信号处理领域的一项新技术,具有非常重要的理论意义和实用价值,已广泛应用于通讯、雷达信号处理、生物医学图像处理、模式识别等众多领域。简要介绍了独立分量分析的基本原理和算法... 独立分量分析是一种新颖的盲源分离技术,该方法作为目前信号处理领域的一项新技术,具有非常重要的理论意义和实用价值,已广泛应用于通讯、雷达信号处理、生物医学图像处理、模式识别等众多领域。简要介绍了独立分量分析的基本原理和算法,并提出将快速独立分量分析(FastICA)方法应用于波达方向估计(DOA),通过仿真实验和分析,可以得到DOA的一种简单估计,实验结果亦表明该算法在波达方向估计应用中的可行性和有效性。 展开更多
关键词 独立分量分析 波达方向估计 快速独立分量分析
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改进FastICA算法在振动筛复合故障诊断中的应用 被引量:4
17
作者 徐元博 蔡宗琰 《工矿自动化》 北大核心 2017年第5期79-82,共4页
针对常见故障特征提取方法不能完全、有效地提取复合故障特征的问题,提出了一种改进快速独立分量分析(FastICA)算法。该算法自适应选择不同的非线性函数进行渐进性分析,提取的数据特征较FastICA算法更准确。将改进FastICA算法应用于振... 针对常见故障特征提取方法不能完全、有效地提取复合故障特征的问题,提出了一种改进快速独立分量分析(FastICA)算法。该算法自适应选择不同的非线性函数进行渐进性分析,提取的数据特征较FastICA算法更准确。将改进FastICA算法应用于振动筛复合故障诊断中,仿真和实测结果表明,该算法可有效提取不同的故障特征,具有较高的分离精度。 展开更多
关键词 振动筛 复合故障诊断 故障特征提取 快速独立分量分析
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基于MNC-FastICA算法的稳健自适应波束形成 被引量:3
18
作者 阮宗利 魏平 +1 位作者 钱国兵 袁晓垒 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第3期505-510,共6页
针对导向向量失配的稳健自适应算法主要是基于导向向量不确定集约束,但是其约束参数往往难以确定,提出了基于修正的非圆复值快速不动点算法(MNC-FastICA)的波束形成方法,通过盲分离得到的分离矩阵来构造波束权向量,并对由此产生的信源... 针对导向向量失配的稳健自适应算法主要是基于导向向量不确定集约束,但是其约束参数往往难以确定,提出了基于修正的非圆复值快速不动点算法(MNC-FastICA)的波束形成方法,通过盲分离得到的分离矩阵来构造波束权向量,并对由此产生的信源幅相模糊进行校正。该方法不必预先估计信号来波方向,避免了传统方法中来波方向估计不准引起的期望信号的导向向量失配;对于阵列通道幅相误差导致的导向向量失配,该方法对其不敏感,不必对阵列进行校正。仿真实验与最差性能最佳化(WCPO)等经典方法作了性能对比,结果验证了该算法的有效性和稳健性。 展开更多
关键词 阵列 复数快速不动点算法 独立分量分析 稳健自适应波束形成
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基于峭度的FastICA改进算法 被引量:1
19
作者 刘辉 高巧玲 《湖南师范大学自然科学学报》 CAS 北大核心 2010年第2期54-58,共5页
独立分量分析(ICA)是信号处理技术的新发展,而FastICA是独立分量的一种快速算法,因其收敛速度快而备受关注,但存在步长μ选取不当可能导致算法收敛速度减慢甚至不收敛的问题,本文提出了一种改进的优化学习算法,在牛顿迭代方向上增加精... 独立分量分析(ICA)是信号处理技术的新发展,而FastICA是独立分量的一种快速算法,因其收敛速度快而备受关注,但存在步长μ选取不当可能导致算法收敛速度减慢甚至不收敛的问题,本文提出了一种改进的优化学习算法,在牛顿迭代方向上增加精确线性搜索,从而使得算法的收敛性不依赖于μ的人为选择.将改进的FastICA算法应用到语音信号处理中,结果表明该方法迭代次数大大少于FastICA算法,具有收敛速度快的特点. 展开更多
关键词 独立分量分析 快速独立分量分析 峭度 精确线性搜索
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基于FastICA的遗传径向基神经网络轴承故障诊断研究 被引量:4
20
作者 马金英 孟良 +1 位作者 许同乐 孟祥川 《机床与液压》 北大核心 2021年第18期188-192,共5页
针对电机轴承故障诊断效率低和诊断结果准确率不高的问题,提出一种基于FastICA的遗传径向基神经网络的优化算法。利用独立分量分析算法,将信号分离成多个独立的信号源;根据独立信号源构建独立特征向量;将分离所得的独立信号源作为样本,... 针对电机轴承故障诊断效率低和诊断结果准确率不高的问题,提出一种基于FastICA的遗传径向基神经网络的优化算法。利用独立分量分析算法,将信号分离成多个独立的信号源;根据独立信号源构建独立特征向量;将分离所得的独立信号源作为样本,输入到遗传算法优化后的径向基神经网络中进行故障识别,并与其他分类算法比较。实验结果表明,对于电机轴承多信号的故障诊断,该算法具有更好的故障诊断能力。 展开更多
关键词 径向神经网络 快速独立分量分析 遗传算法 故障诊断
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