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基于深度自编码器的振动信号盲去噪方法
被引量：
5
1
作者
万若青
张纯
+1 位作者
江汇强
黎寅斌
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2023年第12期118-125,共8页
为减少传统振动信号去噪方法对信号时、频域先验信息的依赖性,提出了一种基于深度自编码器的振动信号盲去噪方法。在缺少干净信号作为神经网络训练目标的情况下,使用邻近采样及扩展的策略,从原始信号中构造去噪深度神经网络的训练样本对...
为减少传统振动信号去噪方法对信号时、频域先验信息的依赖性,提出了一种基于深度自编码器的振动信号盲去噪方法。在缺少干净信号作为神经网络训练目标的情况下,使用邻近采样及扩展的策略,从原始信号中构造去噪深度神经网络的训练样本对,通过自监督学习得到能对原始信号有效降噪的深度神经网络;并提出适用性评价指标来指导在实际工程应用时信号采样频率的设置。对仿真信号和实测信号的去噪分析表明该方法不依赖于真实信号的先验信息,且对于稳态信号和非稳态信号都有良好的自适应去噪效果。
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关键词
振动信号
深度学习
去噪
自编码器
盲去噪方法
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职称材料
题名
基于深度自编码器的振动信号盲去噪方法
被引量：
5
1
作者
万若青
张纯
江汇强
黎寅斌
机构
南昌大学工程建设学院
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2023年第12期118-125,共8页
基金
国家自然科学基金(51469016,51968047,52268050)
江西省自然科学基金(20202BAB204029)
江西省学位与研究生教育教学改革(JXYJG-2019-018)。
文摘
为减少传统振动信号去噪方法对信号时、频域先验信息的依赖性,提出了一种基于深度自编码器的振动信号盲去噪方法。在缺少干净信号作为神经网络训练目标的情况下,使用邻近采样及扩展的策略,从原始信号中构造去噪深度神经网络的训练样本对,通过自监督学习得到能对原始信号有效降噪的深度神经网络;并提出适用性评价指标来指导在实际工程应用时信号采样频率的设置。对仿真信号和实测信号的去噪分析表明该方法不依赖于真实信号的先验信息,且对于稳态信号和非稳态信号都有良好的自适应去噪效果。
关键词
振动信号
深度学习
去噪
自编码器
盲去噪方法
Keywords
vibration signal
deep learning
denoising autoencoder
blind denoising method
分类号
TB123 [理学—工程力学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度自编码器的振动信号盲去噪方法
万若青
张纯
江汇强
黎寅斌
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2023
5
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