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高斯矩Fast ICA算法在风机振动信号去噪中的应用被引量：6: 1; 作者周云龙王锁斌《动力工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第3期187-191,共5页; 设置了转子不平衡、联轴器不对中、风机基座松动、转子径向摩擦和轴承内圈磨损等5种故障,针对风机的振动问题进行了实验研究.在简要分析ICA理论及其算法的基础上,提出应用基于高斯矩的Fast ICA算法对模拟信号及实测离心式风机振动信号... 展开更多; 关键词离心式风机振动信号去噪快速固定点算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

MIG焊电弧声ICA信噪分离技术被引量：1: 2; 作者刘立君于忠伟 +1 位作者兰虎高洪明《焊接学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第4期53-56,共4页; MIG焊接过程中,电弧声信号极易受到环境噪声的干扰,从而破坏电弧声信号的能量特征,为此去除噪声成为有效利用电弧声信号的前提.文中以环境语音噪声为例,将相互独立的无干扰电弧声信号和语音信号线性组合成两组随机观测信号,再应用独立... 展开更多; 关键词电弧声独立分量分析快速固定点算法信噪分离; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于独立分量分析的混合声音信号分离被引量：3: 3; 作者王晓伟林锁《兵工自动化》 2007年第6期48-50,共3页; 基于独立分量分析的快速固定点算法在语音信号中的应用,先将安静环境下录制的音乐生成波形文件Signal1.wav;随后在同样环境下录一段人的语音信号。实验者以平稳语速数数,生成采样频率为16kHz的双声道波形文件Signal2.wav。将两波形文件... 展开更多; 关键词语音分离独立分量分析快速固定点算法波形文件; 在线阅读下载PDF 职称材料

改进KICA带钢热连轧过程故障检测方法研究: 4; 作者张瑞成裴然《机械设计与制造》北大核心 2021年第12期178-182,共5页; 针对传统的FastICA算法对初始权值的敏感性,以及带钢热连轧工业过程数据间呈现非线性和非高斯性的问题,提出一种基于改进的快速核独立元分析(FastKICA)方法进行故障检测。该方法首先对原始数据进行小波包去噪,利用核方法对数据进行特征... 展开更多; 关键词故障检测小波包分析核独立元分析超松弛因子快速固定点算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名高斯矩Fast ICA算法在风机振动信号去噪中的应用被引量：6: 1; 作者周云龙王锁斌; 机构东北电力大学能源与动力工程学院; 出处《动力工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第3期187-191,共5页; 基金吉林省教育厅资助项目(2007047); 文摘设置了转子不平衡、联轴器不对中、风机基座松动、转子径向摩擦和轴承内圈磨损等5种故障,针对风机的振动问题进行了实验研究.在简要分析ICA理论及其算法的基础上,提出应用基于高斯矩的Fast ICA算法对模拟信号及实测离心式风机振动信号进行去噪处理,并分别与EMD及db8小波的滤波去噪效果进行定量比较.结果表明:Fast ICA方法与EMD方法和小波方法一样,能有效地处理短时瞬态及含宽带噪声的信号,但Fast ICA方法不受去噪阈值的影响,也不需要选择小波基函数,更具有通用性和稳定性.; 关键词离心式风机振动信号去噪快速固定点算法; Keywords centrifugal fan vibration signal noise reduction Fast ICA algorithm; 分类号 TP206.3 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名MIG焊电弧声ICA信噪分离技术被引量：1: 2; 作者刘立君于忠伟兰虎高洪明; 机构哈尔滨理工大学材料科学与工程学院浙江大学宁波理工学院哈尔滨工业大学现代焊接生产技术国家重点实验室; 出处《焊接学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第4期53-56,共4页; 基金黑龙江省自然科学基金资助项目(E2007-01) 黑龙江省青年骨干教师支持项目(1153G009) +1 种基金哈尔滨工业大学现代焊接国家重点实验室基金(W08003); 文摘 MIG焊接过程中,电弧声信号极易受到环境噪声的干扰,从而破坏电弧声信号的能量特征,为此去除噪声成为有效利用电弧声信号的前提.文中以环境语音噪声为例,将相互独立的无干扰电弧声信号和语音信号线性组合成两组随机观测信号,再应用独立分量分析(independent component analysis,ICA)的快速固定点算法(fast fixed-pointalgorithm)进行分离,最后对源信号和分离后信号的时域、频域进行对比分析.结果表明,ICA在分离被环境噪声污染的电弧声信号上是可行的,为后续电弧声信号特征分析提取以及利用电弧声来监控焊接质量提供技术基础.; 关键词电弧声独立分量分析快速固定点算法信噪分离; Keywords arc sound independent component analysis fast fixed-point algorithm signal and noise separation; 分类号 TP274 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于独立分量分析的混合声音信号分离被引量：3: 3; 作者王晓伟林锁; 机构第二炮兵工程学院; 出处《兵工自动化》 2007年第6期48-50,共3页; 文摘基于独立分量分析的快速固定点算法在语音信号中的应用,先将安静环境下录制的音乐生成波形文件Signal1.wav;随后在同样环境下录一段人的语音信号。实验者以平稳语速数数,生成采样频率为16kHz的双声道波形文件Signal2.wav。将两波形文件打开、取样,随机产生混合矩阵,混合。此方法可得到对源信号的估计。; 关键词语音分离独立分量分析快速固定点算法波形文件; Keywords Speech separation Independent component analysis Fixed point algorithm Wave document; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名改进KICA带钢热连轧过程故障检测方法研究: 4; 作者张瑞成裴然; 机构华北理工大学电气工程学院; 出处《机械设计与制造》北大核心 2021年第12期178-182,共5页; 基金河北省自然科学基金资助项目(F2018209201)。; 文摘针对传统的FastICA算法对初始权值的敏感性,以及带钢热连轧工业过程数据间呈现非线性和非高斯性的问题,提出一种基于改进的快速核独立元分析(FastKICA)方法进行故障检测。该方法首先对原始数据进行小波包去噪,利用核方法对数据进行特征重构,使数据线性结构化,引入超松弛因子改进FastICA初始权值的选择机制,提取更合理的独立元信号,并且计算相应的统计量和控制限。选用带钢热连轧工业过程实测数据进行仿真,与传统的FastKICA方法相比较,结果证明,基于超松弛因子改进的FastKICA故障检测的方法准确率更高,验证了该方法的有效性和优越性。; 关键词故障检测小波包分析核独立元分析超松弛因子快速固定点算法; Keywords Fault Detection Wavelet Packet Analysis Kernel Independent Component Analysis Over-Rrelax-ation Factor Fast Independent Component Analysis; 分类号 TH16 [机械工程—机械制造及自动化] TP277 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	高斯矩Fast ICA算法在风机振动信号去噪中的应用	周云龙王锁斌	《动力工程学报》 CAS CSCD 北大核心	2011	6	在线阅读下载PDF 职称材料
2	MIG焊电弧声ICA信噪分离技术	刘立君于忠伟兰虎高洪明	《焊接学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2010	1	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于独立分量分析的混合声音信号分离	王晓伟林锁	《兵工自动化》	2007	3	在线阅读下载PDF 职称材料
4	改进KICA带钢热连轧过程故障检测方法研究	张瑞成裴然	《机械设计与制造》北大核心	2021	0	在线阅读下载PDF 职称材料