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题名基于改进S变换和ICA的相关源分离方法
被引量：2
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作者
韦成龙
周以齐
李瑞
于刚
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机构
山东大学机械工程学院
济南大学自动化与电气工程学院
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出处
《振动．测试与诊断》
EI
CSCD
北大核心
2019年第4期852-859,910,共9页
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基金
国家科技支撑计划资助项目(2015BAF07B04)
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文摘
含有同频成分的机械振源信号不满足统计独立条件,无法直接采用传统盲源分离方法进行分离与识别,为解决该问题,提出了一种基于改进S变换(modified S-transform,简称MST)和独立成分分析(independent component analysis,简称ICA)的相关源分离方法。首先,通过改进S变换对观测信号进行时频化处理,利用相关成分在时频域中实部和虚部的向量夹角,识别并剔除混合信号中的相关项,保证新的观测信号满足独立性条件;其次,以负熵为独立性测度,基于快速固定点独立成分分析进行分离矩阵估计;最后,将该矩阵用于最初的观测信号,从而分离出振源信号,定量计算各个振源的贡献比。通过仿真和实例分析验证了该方法在相关性振源分离中的有效性。
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关键词
相关源分离
改进S变换
独立成分分析
分离矩阵估计
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Keywords
correlated sources separation
modified S-transform
independent component analysis
separation matrix estimation
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分类号
TH17
[机械工程—机械制造及自动化]
TN911.7
[电子电信—通信与信息系统]
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