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题名基于改进字典学习的单通道振动信号盲源分离算法
被引量:6
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作者
余路
曲建岭
高峰
田沿平
郭超然
李俨
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机构
海军航空大学青岛校区航空仪电控制工程与指挥系
西北工业大学自动化学院
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出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2019年第1期96-102,109,共8页
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基金
航空科学基金项目(20165853040)
国家自然科学基金(51505491)
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文摘
单一传感器采集到的机械信号可能是多个激振源的叠加,难以进行有效分离。针对单通道盲源分离问题提出了基于改进字典学习的单通道振动信号盲源分离算法。首先利用移不变字典学习算法学习信号中的移不变基函数,重构基函数得到反映信号时频域特征的移不变分量,然后利用自适应模糊C均值聚类算法及局部最大值检测算法对得到的各个移不变分量的包络谱提取关键点并聚类,最后将聚类后的移不变分量进行叠加得到源信号的估计。仿真数据的实验表明,算法在噪声环境下具有一定的鲁棒性,同时将该算法应用到实测某型直升机振动信号分离中,进一步验证了该算法的实际价值。
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关键词
单通道盲源分离
移不变字典学习
正交匹配追踪
模糊C均值聚类
局部最大值检测
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Keywords
single channel blind source separation
shift invariant dictionary learning
orthogonal matching pursuit
fuzzy C-means clustering,local maximum detection
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分类号
TH165.3
[机械工程—机械制造及自动化]
TN911.2
[电子电信—通信与信息系统]
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