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基于奇异谱和稳健独立分量分析的星载AIS接收信号分离算法
1
作者 赵建森 谭智豪 +2 位作者 段海燕 刘侠 王胜正 《中国舰船研究》 CSCD 北大核心 2024年第6期293-302,共10页
[目的]在高密度流量地区,船舶经常出现自动识别系统(AIS)信号碰撞的问题,故对接收机的分离性能和实时性能均提出了很高的要求。[方法]针对不同信噪比(SNR)下的混合信号,提出一种基于奇异谱分析(SSA)与稳健独立分量分析(RobustICA)的分... [目的]在高密度流量地区,船舶经常出现自动识别系统(AIS)信号碰撞的问题,故对接收机的分离性能和实时性能均提出了很高的要求。[方法]针对不同信噪比(SNR)下的混合信号,提出一种基于奇异谱分析(SSA)与稳健独立分量分析(RobustICA)的分离算法S-RICA。通过对单通道AIS信号的Hankel矩阵分别开展奇异值分解和时间序列重构,并利用奇异谱分析代替传统的独立成分分析(ICA)中的白化预处理,再采用峰度对比函数来计算分离矩阵每次迭代的最优步长,从而快速获取最优分离矩阵。[结果]仿真实验结果表明,当信号长度改变时,S-RICA的信号均方误差均可稳定在1.5左右,而快速独立分量分析(FastICA)算法则极不稳定;当SNR为0~9 dB时,S-RICA的误码率为0.97×10^(-2)~1.97×10^(-2),其性能较RobustICA和FastICA提升了1个数量级,且其在SNR为0~7 dB时比S-FICA提高了4~6 dB;S-RICA的平均计算时间和迭代次数分别为18.5 ms和13.6次左右,具有明显的优势。[结论]在样本容量和SNR变化的情况下,S-RICA均表现出更为优异的分离性能,研究成果可为S-RICA在未来星载AIS系统中工程应用提供参考。 展开更多
关键词 卫星通信系统 信号处理 谱分析 星载自动识别系统 快速独立分量分析 稳健独立分量分析 盲源分离
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基于独立分量分析的人脸自动识别方法研究 被引量：28
2
作者 丁佩律 梅剑锋 +1 位作者 张立明 康学雷 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2001年第5期361-364,共4页
提出了一种独立分量分析 ( ICA )和遗传算法 ( GA )相结合的人脸自动识别方法 ,人脸图像的独立基的获取是采用基于四阶统计信息的 ICA算法 ;为了减少计算复杂度 ,对原图像进行滤波降维 ,并用遗传算法对 ICA求得的独立基集合进行搜索得... 提出了一种独立分量分析 ( ICA )和遗传算法 ( GA )相结合的人脸自动识别方法 ,人脸图像的独立基的获取是采用基于四阶统计信息的 ICA算法 ;为了减少计算复杂度 ,对原图像进行滤波降维 ,并用遗传算法对 ICA求得的独立基集合进行搜索得到了一个最优的独立基子集 ;最后 ,选择合适的分类器根据待识别图像在独立基上投影系数进行分类判决 .对人脸图像库的实验表明本方法识别率比基于主元分析的特征脸方法高 ,且计算量小于传统的基于 展开更多
关键词 独立分量分析 ICA 主分量分析 PCA 遗传算法 GA 人脸 自动识别 图像处理
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利用独立分量分析法去除地震噪声 被引量：28
3
作者 吕文彪 尹成 +2 位作者 张白林 田继东 李大卫 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2007年第2期132-136,共5页
独立分量分析(ICA)作为盲源分离(BSS)的一种新方法,是分解观测数据中独立信息的有力工具。以往的ICA算法一般假设噪声可以忽略不计,而实际的观测数据中又常常包含一些加性噪声。对于加性噪声的影响不能忽略的情况下,改进的ICA算法首先... 独立分量分析(ICA)作为盲源分离(BSS)的一种新方法,是分解观测数据中独立信息的有力工具。以往的ICA算法一般假设噪声可以忽略不计,而实际的观测数据中又常常包含一些加性噪声。对于加性噪声的影响不能忽略的情况下,改进的ICA算法首先利用非零时间滞后协方差,应用两步特征值分解法(EVD)可成功地去除部分加性噪声的影响;再利用ICA算法就能更好地分离出原信号。本文通过对地震理论模型和实际资料的试验,说明改进的ICA算法能够有效地克服加性噪声对常规ICA算法的影响,能够分离出地震资料中的有效信号,从而实现利用独立分量分析压制地震资料噪声的目的。 展开更多
关键词 独立分量分析 盲源分离 特征值分解 加性噪声 负熵
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基于分形维和独立分量分析的声发射特征提取 被引量：15
4
作者 刘国华 黄平捷 +2 位作者 龚翔 顾江 周泽魁 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第1期76-80,共5页
针对噪声对声发射信号分形维的影响,提出了一种基于分形维和独立分量分析(ICA)的结构材料声发射信号特征提取方法.文中首先给出了分形维的概念,并从理论上分析了噪声对声发射信号分形维的影响.接着引入ICA进行信号预处理,以提取源独立... 针对噪声对声发射信号分形维的影响,提出了一种基于分形维和独立分量分析(ICA)的结构材料声发射信号特征提取方法.文中首先给出了分形维的概念,并从理论上分析了噪声对声发射信号分形维的影响.接着引入ICA进行信号预处理,以提取源独立的去噪信号进行分形维计算.最后进行了多组铅心模拟声发射实验.实验结果表明,不同的声发射源和传播介质下声发射信号的分形维表现出明显不同的特征,且与去噪前的分形维相比,能够更好地对应声发射事件数.分形维具有受研究者主观影响小、易于标准化的优点,可以作为一种新的结构材料声发射的特征识别方法. 展开更多
关键词 声发射 特征提取 独立分量分析 分形维
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基于独立分量分析及小波变换的内燃机辐射噪声盲源分离和识别 被引量：21
5
作者 王霞 刘昌文 +2 位作者 毕凤荣 杜宪峰 邵康 《内燃机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第2期166-171,共6页
为了分离和识别内燃机噪声源,结合独立分量分析和小波变换技术对内燃机辐射噪声信号进行了盲源分离和声源识别的研究.根据独立分量分析的基本原理,采用基于负熵极大的FastICA算法对4缸柴油机的辐射噪声信号进行了盲源分离,将噪声信号分... 为了分离和识别内燃机噪声源,结合独立分量分析和小波变换技术对内燃机辐射噪声信号进行了盲源分离和声源识别的研究.根据独立分量分析的基本原理,采用基于负熵极大的FastICA算法对4缸柴油机的辐射噪声信号进行了盲源分离,将噪声信号分解成一系列独立分量.采用快速傅里叶变换和小波变换技术对各个独立分量进行了分析,结合时频分析的结果和内燃机各噪声源信号的频谱结构,确定了分离得到的各独立分量与内燃机不同噪声源的对应关系.研究结果表明:这些独立分量分别对应着柴油机的燃烧噪声、活塞敲击噪声、正时齿轮噪声及排气辐射噪声等噪声源. 展开更多
关键词 内燃机 盲源分离 噪声识别 独立分量分析 小波变换
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独立分量分析方法在经验模式分解中的应用 被引量：13
6
作者 陈建国 张志新 +2 位作者 郭正刚 王奉涛 李宏坤 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2009年第1期109-111,130,共4页
若信号间的能量和频率比例过大,经验模式分解不能分解出正确的单一模式分量。针对这种状况提出一种经验模式分解与独立分量相结合的信号分析方法。该方法能分离出IMF分量的固有特性,消除EMD分解过后各IMF之间信息混淆问题,恢复各个单分... 若信号间的能量和频率比例过大,经验模式分解不能分解出正确的单一模式分量。针对这种状况提出一种经验模式分解与独立分量相结合的信号分析方法。该方法能分离出IMF分量的固有特性,消除EMD分解过后各IMF之间信息混淆问题,恢复各个单分量所丢失的信息特性,改善了经验模式分解能力不足所带来局限性,保障经验模式分解的有效性。通过仿真信号和实际工程信号研究,验证了该方法的可行性。表明该方法对信号分解和故障诊断具有很好的前景。 展开更多
关键词 独立分量分析 经验模式分解 FASTICA算法 信息特性
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基于核独立分量分析的齿轮箱故障诊断 被引量：13
7
作者 田昊 唐力伟 +1 位作者 田广 张彦 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2009年第5期163-164,191,共3页
独立分量分析是近几年发展起来的基于信号高阶统计特性的分析方法,它是指从多个源信号的线性混合信号中分离出源信号的技术,但目前的算法在处理非线性变化的信号时还有一定的局限,而基于非线性函数空间的ICA方法—KICA,即核独立成分分析... 独立分量分析是近几年发展起来的基于信号高阶统计特性的分析方法,它是指从多个源信号的线性混合信号中分离出源信号的技术,但目前的算法在处理非线性变化的信号时还有一定的局限,而基于非线性函数空间的ICA方法—KICA,即核独立成分分析,可以解决这一问题。与传统的ICA方法相比,KICA方法具有更好的灵活性和鲁棒性。文章介绍了核独立分量的基本原理,并进行了仿真说明,最后结合包络阶次方法对齿轮箱实测的瞬态声音信号进行了分析,找到了故障特征,验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 核独立分量分析 阶次分析 齿轮箱 故障诊断
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用独立分量分析方法实现地震转换波与多次反射波分离 被引量：16
8
作者 刘喜武 刘洪 郑天愉 《防灾减灾工程学报》 CSCD 2003年第1期11-19,共9页
独立分量分析(ICA)是新兴的一种统计学方法。其目的是寻求对非高斯分布数据进行有效表示,使得各个基分量在统计学意义上独立,或者尽最大可能独立。这种表示意在获取数据的基本结构,可有效实现特征提取和信号分离。本文概述ICA的基本理... 独立分量分析(ICA)是新兴的一种统计学方法。其目的是寻求对非高斯分布数据进行有效表示,使得各个基分量在统计学意义上独立,或者尽最大可能独立。这种表示意在获取数据的基本结构,可有效实现特征提取和信号分离。本文概述ICA的基本理论和快速算法,并在分析地震记录特点的基础上,阐明采用ICA方法可以实现对沉积地区远震记录中转换波和多次反射波的分离。研究结果表明,ICA方法可有效地分离地震转换波和多次反射波,并由此获得较为合理的地下间断面初步解释结果,从而有利于扩展接收函数技术的应用。 展开更多
关键词 独立分量分析方法 独立分量分析 地震转换波 信号分离方法 ICA方法
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独立分量分析及其在故障诊断中的应用 被引量：46
9
作者 胥永刚 张发启 何正嘉 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2004年第2期104-107,共4页
独立分量分析是盲源分离的一种新方法 ,其处理的对象是相互统计独立的信号源经线性组合而产生的一组混合信号 ,最终目的是从混合信号中分离出各独立的信号分量。本文简要介绍了独立分量分析的基本思想及算法 ,并对现场采集到的多组振动... 独立分量分析是盲源分离的一种新方法 ,其处理的对象是相互统计独立的信号源经线性组合而产生的一组混合信号 ,最终目的是从混合信号中分离出各独立的信号分量。本文简要介绍了独立分量分析的基本思想及算法 ,并对现场采集到的多组振动信号进行了分析 ,结果表明 ,独立分量分析在对混合信号进行盲分离方面具有很强的能力 ,从而为机械设备状态监测与故障诊断提供了一种行之有效的信号预处理的新方法。 展开更多
关键词 盲源分离 独立分量分析 状态监测 故障诊断 机械设备 在线监测
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独立分量分析的图像融合算法 被引量：9
10
作者 陈蜜 伭剑辉 +2 位作者 李德仁 秦前清 贾永红 《光电工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第6期82-87,共6页
独立分量分析可实现图像的稀疏编码并具有能很好地捕捉图像重要边缘信息的特性。本文提出一种基于独立分量分析的图像融合算法,结合支持向量机对多聚焦图像的清晰域、模糊域进行判断以及在ICA域中进行图像分割以提取图像的主要边缘特征... 独立分量分析可实现图像的稀疏编码并具有能很好地捕捉图像重要边缘信息的特性。本文提出一种基于独立分量分析的图像融合算法,结合支持向量机对多聚焦图像的清晰域、模糊域进行判断以及在ICA域中进行图像分割以提取图像的主要边缘特征信息来实现特征级的多聚焦图像的融合。实验结果表明,本文提出的融合算法是有效的。 展开更多
关键词 图像融合 独立分量分析 支持向量机 图像分割
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基于小波包和独立分量分析的微弱多源故障声发射信号分离 被引量：8
11
作者 王向红 尹东 +1 位作者 胡宏伟 毛汉领 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第5期757-763,共7页
针对旋转机械设备中同时存在的裂纹、摩擦等多故障源信号难以检测和分离的问题,提出了一种基于小波包分析（WPA）与独立分量分析（ICA）的多源故障信号提取方法,即首先用WPA对含噪线性混合信号降噪预处理,由db2小波基函数进行5层分解后... 针对旋转机械设备中同时存在的裂纹、摩擦等多故障源信号难以检测和分离的问题,提出了一种基于小波包分析（WPA）与独立分量分析（ICA）的多源故障信号提取方法,即首先用WPA对含噪线性混合信号降噪预处理,由db2小波基函数进行5层分解后保留62.5~187.5kHz频段信号,然后采用ICA中的FastICA算法对降噪后的混合信号分离,最后对各通道分离出的信号用收缩函数进行频段内去噪处理.对不同输入信噪比的含噪微弱裂纹和摩擦信号进行提取和分析的结果表明,该方法能有效提取出输入信噪比大于-15dB的裂纹和摩擦信号.当混合信号信噪比为-15dB时,裂纹和摩擦信号的输出信噪比分别为-1.31和-1.36dB,相关系数分别为0.62和0.63,提取效果好于结合小波包和FastICA分离方法（信噪比分别为-1.74和-2.06dB,相关系数分别为0.59和0.59）以及单独采用FastICA算法（信噪比分别为-4.57和-4.31dB,相关系数分别为0.17和0.19）.因此,所提出的综合WPA和ICA的方法是一种较好的多源微弱信号提取方法. 展开更多
关键词 多源分离 小波包分析 独立分量分析 降噪
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基于独立分量分析与包络阶比分析的齿轮箱多振源特征提取 被引量：8
12
作者 李斌 郭瑜 +1 位作者 刘亭伟 郑华文 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2012年第19期68-72,共5页
包络阶比分析是常用的旋转机械变速运行过程齿轮箱振动分析技术之一,但其易受干扰的影响而失效。独立分量分析是最近发展起来的一种混合信号按源分离方法,但其使用中通常要求传感器通道数目不少于独立振源数目,而齿轮箱中的独立振源数... 包络阶比分析是常用的旋转机械变速运行过程齿轮箱振动分析技术之一,但其易受干扰的影响而失效。独立分量分析是最近发展起来的一种混合信号按源分离方法,但其使用中通常要求传感器通道数目不少于独立振源数目,而齿轮箱中的独立振源数目一般并不能预先确定,因此直接应用独立分量分析方法往往并不能实现对混合信号的有效分离。针对该问题提出了一种基于独立分量分析技术的包络阶比分析方法,其首先利用包络提取实现对原信号中振源数的降维,然后对包络波形进行阶比跟踪等角度采样,对等角度采样信号应用独立分量分析进行按源分离和包络阶比分析,提取出各振源的振动特征。仿真和试验分析结果验证了本方法的有效性。 展开更多
关键词 独立分量分析 包络 阶比分析 齿轮箱
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基于小波变换和独立分量分析的含噪混叠语音盲分离 被引量：14
13
作者 赵彩华 刘琚 +1 位作者 孙建德 闫华 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第9期1565-1568,共4页
含噪混叠语音的分离是语音信号处理中的重要研究问题。该文针对语音信号的非平稳特性与不同语音源之间的相互独立性,提出用小波变换与独立分量分析相结合的方法来进行分离。首先利用小波变换分别对各含噪混叠语音进行消噪,然后用独立分... 含噪混叠语音的分离是语音信号处理中的重要研究问题。该文针对语音信号的非平稳特性与不同语音源之间的相互独立性,提出用小波变换与独立分量分析相结合的方法来进行分离。首先利用小波变换分别对各含噪混叠语音进行消噪,然后用独立分量分析的方法对消噪后的混叠信号进行分离,最后进一步对分离信号作矢量归一和再消噪处理,得到各个语音源信号的最终估计。仿真结果表明这种方法取得了很好的分离效果。 展开更多
关键词 语音分离 小波变换 独立分量分析 噪声消除
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基于独立分量分析的噪声消除技术研究 被引量：31
14
作者 焦卫东 杨世锡 吴昭同 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第7期872-876,930,共6页
为了消除观测信号中的噪声,利用独立分量分析的冗余取消特性,提出一种新的信号消噪方法.引入虚拟噪声分量对观测信号进行扩展,将一维带噪观测信号变换为多维虚拟观测信号.利用高阶累积量,对扩展的多维加噪观测信号进行盲源分离,得到源... 为了消除观测信号中的噪声,利用独立分量分析的冗余取消特性,提出一种新的信号消噪方法.引入虚拟噪声分量对观测信号进行扩展,将一维带噪观测信号变换为多维虚拟观测信号.利用高阶累积量,对扩展的多维加噪观测信号进行盲源分离,得到源观测信号,从而实现噪声的有效消除.进行仿真研究以及转子实验台的松动故障振动信号的实验研究,结果证明了这种消噪方法在消除各类加性噪声的有效性.该方法不需要大量的观测样本,无需观测信号为确定性信号的前提假设,实现了对单个观测样本的实时消噪处理. 展开更多
关键词 独立分量分析 盲源分离 冗余取消 加性高斯白噪声
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运动意识脑电的动态独立分量分析 被引量：12
15
作者 吴小培 叶中付 +2 位作者 郭晓静 张道信 唐希雯 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2007年第6期818-824,共7页
研究了用独立分量分析方法进行运动意识脑电信号特征分析的可行性。提出了用峭度极大动态独立分量分析方法进行μ节律提取的新思想。通过对批处理ICA算法和动态ICA算法在运动意识脑电特征分析的结果比较,得出了动态ICA算法更适合于运动... 研究了用独立分量分析方法进行运动意识脑电信号特征分析的可行性。提出了用峭度极大动态独立分量分析方法进行μ节律提取的新思想。通过对批处理ICA算法和动态ICA算法在运动意识脑电特征分析的结果比较,得出了动态ICA算法更适合于运动意识脑电特征分析和提取。研究中发现,动态ICA混合矩阵系数的时间波形能准确即时地反映受试者进行左右手运动想象时运动神经皮层的μ节律变化,这一结果对脑认知和脑—机接口研究具有较大的实际意义,为独立分量分析方法在事件相关电位(ERP)特征提取中的应用提供了新的思路。 展开更多
关键词 运动想象 脑电信号 动态独立分量分析 脑—机接口
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基于独立分量分析的内燃机噪声信号分离 被引量：12
16
作者 刘月辉 张俊红 郝志勇 《内燃机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第1期63-66,共4页
采用独立分量分析的方法对内燃机的噪声信号进行了研究。首先对独立分量分析的基本原理进行了简要的叙述,在FastICA算法的基础上建立了内燃机噪声的独立分量分析模型,并编制了相应的计算程序。以某四缸柴油机为研究对象测量了不同工况... 采用独立分量分析的方法对内燃机的噪声信号进行了研究。首先对独立分量分析的基本原理进行了简要的叙述,在FastICA算法的基础上建立了内燃机噪声的独立分量分析模型,并编制了相应的计算程序。以某四缸柴油机为研究对象测量了不同工况下的噪声信号,计算了这些噪声信号的统计峰度,确认其为非高斯信号,满足独立分量分析的基本要求。然后对测得的柴油机噪声信号进行了独立分量分析,将其分解为一系列不同的独立分量。为了了解各独立分量的时频分布,用小波变换的方法对它们进行分析,分析结果表明,这些不同的独立分量对应着不同的内燃机噪声源信号。 展开更多
关键词 内燃机 噪声 独立分量分析 小波分析
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独立分量分析及其在信号处理中的应用 被引量：22
17
作者 杨俊美 余华 韦岗 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第11期1-12,共12页
独立分量分析是近年来由盲源分离技术发展而来的一种多维信号统计处理方法,可以根据源信号的基本统计特征,由观测数据最终恢复出源信号.该方法在很多与信号处理相关的领域有强大的应用潜力.文中简要介绍了独立分量分析的基本概念、原理... 独立分量分析是近年来由盲源分离技术发展而来的一种多维信号统计处理方法,可以根据源信号的基本统计特征,由观测数据最终恢复出源信号.该方法在很多与信号处理相关的领域有强大的应用潜力.文中简要介绍了独立分量分析的基本概念、原理及各种独立性判据,综述了独立分量分析在语音信号处理、图像处理、移动通信等领域的应用,最后结合笔者的研究探索,总结了独立分量分析的研究进展和发展趋势. 展开更多
关键词 信号处理 独立分量分析 盲源分离 高阶统计量
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基于相空间重构和独立分量分析的超声信号噪声消除 被引量：9
18
作者 刘清坤 阙沛文 +1 位作者 郭华伟 宋寿鹏 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第10期1739-1742,共4页
提出了一种新的基于相空间重构和独立分量分析的超声信号去噪方法.应用该方法处理了实际的试块超声检测信号,并与小波去噪的效果进行了比较.实验结果表明,该去噪方法的效果与小波去噪方法接近,其特色是通过超声信号和噪声信号的盲源分... 提出了一种新的基于相空间重构和独立分量分析的超声信号去噪方法.应用该方法处理了实际的试块超声检测信号,并与小波去噪的效果进行了比较.实验结果表明,该去噪方法的效果与小波去噪方法接近,其特色是通过超声信号和噪声信号的盲源分离实现噪声消除.该去噪方法与小波去噪方法相比具有使用简单容易、去噪效果好和自适应强等优点. 展开更多
关键词 超声检测 无损评估 相空间重构 独立分量分析
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基于独立分量分析的欠定盲源分离方法 被引量：12
19
作者 杨杰 俞文文 +1 位作者 田昊 关珍贞 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2013年第7期30-33,共4页
针对欠定盲分离算法只能分离稀疏信号,对不稀疏信号分离效果不理想,而经典独立分量分析算法中扩展Infomax算法能分离超高斯信号及亚高斯信号,却只能应用于观测数不少于源数的超定盲源分离等问题,结合扩展In-fomax算法,提出欠定ICA算法,... 针对欠定盲分离算法只能分离稀疏信号,对不稀疏信号分离效果不理想,而经典独立分量分析算法中扩展Infomax算法能分离超高斯信号及亚高斯信号,却只能应用于观测数不少于源数的超定盲源分离等问题,结合扩展In-fomax算法,提出欠定ICA算法,通过生成隐藏数据将欠定盲分离问题转化为超定盲分离问题,应用经典的扩展Infomax算法进行分析,并对实测齿轮箱混合故障信号进行分离,用包络阶次方法对分离出的信号进行分析,成功识别出齿轮箱不同故障特征。验证该算法在齿轮箱故障诊断中的有效性。 展开更多
关键词 独立分量分析 扩展Infomax 欠定盲源分离 故障诊断
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内燃机噪声信号的独立分量分析 被引量：11
20
作者 金岩 郝志勇 杨陈 《内燃机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第4期81-83,共3页
叙述了独立分量分析(ICA)的基本原理,分析了运用独立分量分析技术分析内燃机噪声信号的几个基本问题。单缸柴油机噪声信号峰度值的统计规律表明噪声信号满足ICA的基本要求。运用FastICA算法对某单缸机的噪声信号进行了分析,将噪声信号... 叙述了独立分量分析(ICA)的基本原理,分析了运用独立分量分析技术分析内燃机噪声信号的几个基本问题。单缸柴油机噪声信号峰度值的统计规律表明噪声信号满足ICA的基本要求。运用FastICA算法对某单缸机的噪声信号进行了分析,将噪声信号分解成一系列的分量。运用傅立叶变换和小波分析技术对不同的分量进行了分析,结合时频分析的结果和内燃机噪声辐射的机理确定了不同的分量与内燃机不同的噪声源相对应。 展开更多
关键词 内燃机 噪声 独立分量分析 小波分析
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