多谱自适应小波和盲源分离耦合的生理信号降噪方法

1

作者 王振宇 向泽锐 +2 位作者 支锦亦 丁铁成 邹瑞 《北京航空航天大学学报》 北大核心 2025年第3期910-921,共12页

为提高生理信号的质量和可靠性,将盲源分离和小波阈值方法进行耦合研究,提出了多谱自适应小波信号增强方法并与改进的盲源分离方法相结合进行降噪处理。为评估所提方法的有效性,使用小波变换中软阈值、硬阈值、自适应阈值3种方法计算信... 为提高生理信号的质量和可靠性,将盲源分离和小波阈值方法进行耦合研究,提出了多谱自适应小波信号增强方法并与改进的盲源分离方法相结合进行降噪处理。为评估所提方法的有效性,使用小波变换中软阈值、硬阈值、自适应阈值3种方法计算信噪比(SNR)和均方根误差(RMSE)。结果表明:所提方法在软阈值下具有较强的适用性,增强后的信号软阈值相比硬阈值,SNR提升约44.2%,RMSE下降约28.8%,处理时间减少约1.4%。软阈值相比自适应阈值,SNR提升约706%,RMSE下降约16.7%,处理时间减少约3.0%。为对比软阈值下各参数差异,使用软阈值对原始信号、加噪信号和增强信号进行对比分析及归一化处理。结果显示增强后的信号具有较好的SNR、较低的RMSE和较短的处理时间,软阈值下增强后的信号与原始信号相比,SNR提升约0.12%,RMSE下降约2.5%,处理时间减少约3.9%,进一步验证了所提方法的有效性,并提高了信号质量。 展开更多

关键词 多谱自适应小波 盲源分离 小波变换 降噪方法 生理信号

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基于EEMD与DSS-ApEn的脑电信号消噪方法 被引量：7

2

作者 孟明 杨国雨 +2 位作者 高云园 甘海涛 罗志增 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第10期1539-1546,共8页

为了在消除信号中噪声的同时尽可能保留有效信息,提出了一种基于集合经验模态分解EEMD(Ensemble Empirical Mode Decomposition)和降噪源分离DSS(De-noising Source Separation)与近似熵Ap En(Approximate Entropy)相结合的脑电信号消... 为了在消除信号中噪声的同时尽可能保留有效信息,提出了一种基于集合经验模态分解EEMD(Ensemble Empirical Mode Decomposition)和降噪源分离DSS(De-noising Source Separation)与近似熵Ap En(Approximate Entropy)相结合的脑电信号消噪方法。利用EEMD分解算法将含噪脑电信号分解为若干个内蕴模态函数IMF(Intrinsic Mode Functions)分量,滤除最高频分量后的IMF分量应用DSS分离出各独立源信号,再选择频谱近似熵最大的独立源信号作为去噪信号。仿真和真实脑电信号的消噪实验表明,与独立EEMD消噪方法以及基于EEMD与改进提升小波消噪方法相比,本文提出的方法消噪效果更好。 展开更多

关键词 脑电信号 信号消噪 集合经验模态分解 降噪源分离 近似熵

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基于DSS和FSWT的欠定信号识别方法研究 被引量：1

3

作者 王元生 任兴民 +1 位作者 邓旺群 杨永锋 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2014年第21期80-84,共5页

针对旋转机械信号分析时产生的欠定信号盲源分离问题,建立了一种基于频率切片小波变换(Frequency Slice Wavelet Transformation,FSWT)和去噪源分离(Denoising Source Separation,DSS)的欠定信号分析方法(FSWT-DSS),首先通过FSWT反变换... 针对旋转机械信号分析时产生的欠定信号盲源分离问题,建立了一种基于频率切片小波变换(Frequency Slice Wavelet Transformation,FSWT)和去噪源分离(Denoising Source Separation,DSS)的欠定信号分析方法(FSWT-DSS),首先通过FSWT反变换重构出新的混合信号,有效解决欠定盲分离维数不足的问题,再应用DSS分离得到源信号,解决了欠定盲分离问题,同时解决了单独应用FSWT时进行时频分析的不足。算法仿真和应用实例验证了FSWT-DSS方法在实测故障信号分析中的有效性。 展开更多

关键词 频率切片小波变换 欠定盲源分离 诊断 信号处理 去噪源分离

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基于ITD和DSS的旋转机械信号识别研究 被引量：2

4

作者 王元生 任兴民 +1 位作者 邓旺群 杨永锋 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2015年第6期863-866,共4页

为解决盲源分离在分析旋转机械故障信号时的欠定问题,提出一种基于固有时间尺度分解(ITD)和盖尔圆(GDE)的欠定去噪源分离(DSS)方法,即为ITD-GDE-DSS。通过ITD求出信号的旋转分量,进而重组固有旋转分量和原观测信号作为满足盲源分离要求... 为解决盲源分离在分析旋转机械故障信号时的欠定问题,提出一种基于固有时间尺度分解(ITD)和盖尔圆(GDE)的欠定去噪源分离(DSS)方法,即为ITD-GDE-DSS。通过ITD求出信号的旋转分量,进而重组固有旋转分量和原观测信号作为满足盲源分离要求的新观测信号,使盲源分离中维数不足的问题得到解决。通过GDE估计观察信号的组成源数,为DSS方法分离出源信号提供先决条件。将ITD-GDE-DSS方法应用于某转子的实测故障信号分析中,诊断出转子在升速过程中不平衡故障特征,分离出转子突加不平衡的一阶临界转速和二阶临界转速的信号。 展开更多

关键词 盖尔圆 固有时间尺度分解 旋转机械 信号处理 去噪源分离

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基于奇异值阈值和DSS的雷达信号盲分离方法 被引量：2

5

作者 陈一飞 汤建龙 马少玥 《电光与控制》 北大核心 2018年第1期34-36,109,共4页

针对含噪阵列接收模型中盲源分离问题,提出了一种基于奇异值阈值Stein无偏风险估计(SURESVT)和去噪源分离DSS的含噪雷达信号盲分离算法,即SURE-DSS算法。该算法首先采用SURESVT算法替换DSS算法中的奇异值分解,求出观测数据在Stein无偏... 针对含噪阵列接收模型中盲源分离问题,提出了一种基于奇异值阈值Stein无偏风险估计(SURESVT)和去噪源分离DSS的含噪雷达信号盲分离算法,即SURE-DSS算法。该算法首先采用SURESVT算法替换DSS算法中的奇异值分解,求出观测数据在Stein无偏风险估计原则下的奇异值最优阈值,然后对观测数据的奇异值进行紧缩操作,达到提高信噪比的目的,同时完成观测数据的白化,最后对白化后数据进行盲分离。仿真结果表明,该算法能够在含噪阵列接收模型下对雷达信号进行有效分离。 展开更多

关键词 去噪源分离 奇异值阈值 盲源分离 均匀线阵

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噪声环境下机械故障源的盲分离 被引量：22

6

作者 李志农 郝伟 +2 位作者 韩捷 何永勇 褚福磊 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第11期110-113,共4页

在机械故障盲分离中,传感器所获得的信号常常受到未知的不同类型的噪声干扰,忽略噪声的影响往往产生很差的分离效果。为克服此不足,结合小波变换和盲源分离,提出了一种在未知强背景噪声环境下的机械故障源分离方法,即小波消噪-BSS-小波... 在机械故障盲分离中,传感器所获得的信号常常受到未知的不同类型的噪声干扰,忽略噪声的影响往往产生很差的分离效果。为克服此不足,结合小波变换和盲源分离,提出了一种在未知强背景噪声环境下的机械故障源分离方法,即小波消噪-BSS-小波消噪方法,仿真和实验结果表明该方法是有效的。 展开更多

关键词 故障诊断 盲源分离 小波消噪 独立分量分析

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基于经验模态分解的旋转机械故障信号去噪源分离 被引量：7

7

作者 王元生 任兴民 +1 位作者 邓旺群 杨永锋 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第2期272-276,共5页

针对旋转机械故障诊断中信号源不足的问题,综合经验模态分解(EMD)、主成量分析(PCA)和去噪源分离(DSS)各自的优点,提出一种基于EMD和PCA的欠定去噪源分离方法(EMD-PCA-DSS)。首先通过EMD求出本征模函数(IMF),进而重组IMF分量和原观测信... 针对旋转机械故障诊断中信号源不足的问题,综合经验模态分解(EMD)、主成量分析(PCA)和去噪源分离(DSS)各自的优点,提出一种基于EMD和PCA的欠定去噪源分离方法(EMD-PCA-DSS)。首先通过EMD求出本征模函数(IMF),进而重组IMF分量和原观测信号作为新的观测信号,解决了盲源分离(BSS)中源信号数据不足的问题。然后,通过PCA估计观测信号的源数,利用DSS估计出源信号。将该方法应用于某转子的实测故障信号分析中,诊断出转子发生了不平衡故障,表明该方法在旋转机械故障诊断中的有效性,这对于机械设备的状态监测和故障诊断具有重要的工程意义。 展开更多

关键词 盲源分离 诊断 试验 故障检测 模型分析 主成量分析 旋转机械 信号处理 去噪源分离 经验模态分解

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一种旋转机械振动信号的盲源分离消噪方法 被引量：14

8

作者 周晓峰 杨世锡 甘春标 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2012年第5期714-717,858-859,共4页

为了消除旋转机械振动信号中不同类型的噪声,提出了一种基于虚拟信号(virtual signal,简称VS)的多级独立分量分析(independent component analysis,简称ICA)的消噪方法。通过引入与测量噪声匹配的虚拟噪声通道,将单通道观测信号扩展为... 为了消除旋转机械振动信号中不同类型的噪声,提出了一种基于虚拟信号(virtual signal,简称VS)的多级独立分量分析(independent component analysis,简称ICA)的消噪方法。通过引入与测量噪声匹配的虚拟噪声通道,将单通道观测信号扩展为多通道观测信号,用独立分量分析方法消除与数据采集系统相关的测量噪声。将振源信号的组合(有用信号)视为一个虚拟源,对消除了测量噪声的两通道观测信号再次用独立分量分析方法实现有用信号和背景噪声的分离,从而达到消除背景噪声的目的。试验表明,该方法可以得到很好的消噪结果,有效提高信号的信噪比。 展开更多

关键词 虚拟噪声通道 虚拟源 独立分量分析 噪声消除 盲源分离

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级联双稳随机共振降噪下的有噪ICA研究 被引量：6

9

作者 何慧龙 王太勇 +2 位作者 冷永刚 胥永刚 王国峰 《天津大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第12期1516-1520,共5页

研究了强噪声混合条件下的独立分量分析(ICA)问题.提出了一种将级联双稳随机共振(SR)用于有噪ICA盲源分离的方法.该方法利用级联双稳SR对时域波形降噪的优良特性,先对有噪ICA信号进行SR输出,再进行ICA盲源分离.实验结果表明,利用上述方... 研究了强噪声混合条件下的独立分量分析(ICA)问题.提出了一种将级联双稳随机共振(SR)用于有噪ICA盲源分离的方法.该方法利用级联双稳SR对时域波形降噪的优良特性,先对有噪ICA信号进行SR输出,再进行ICA盲源分离.实验结果表明,利用上述方法可以有效提高有噪ICA的分离效果. 展开更多

关键词 级联双稳系统 随机共振 独立分量分析 盲源分离 降噪

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基于EEMD-SCBSS的岩石声发射信号去噪方法 被引量：14

10

作者 赵奎 杨道学 +4 位作者 曾鹏 王晓军 钟文 龚囱 闫雷 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2021年第5期179-185,210,共8页

针对岩石声发射(AE)信号的低信噪比、随机性强、非平稳性等特点,提出了一种基于总体经验模态(EEMD)及单通道盲源分离(SCBSS)的AE信号滤波方法。将含有背景噪声的AE信号进行EEMD分解,得到一系列按频率从高到低排列的本征模函数(IMF);提... 针对岩石声发射(AE)信号的低信噪比、随机性强、非平稳性等特点,提出了一种基于总体经验模态(EEMD)及单通道盲源分离(SCBSS)的AE信号滤波方法。将含有背景噪声的AE信号进行EEMD分解,得到一系列按频率从高到低排列的本征模函数(IMF);提取高频背景噪声信号与观测信号构建虚拟多通道观测信号;利用快速不动点优化算法(FastICA)对构建的虚拟多通道观测信号进行盲源分离(BSS),进而得到滤波后的AE信号。通过构造含噪声AE信号进行数值仿真实验及实测数据分析,将基于EEMD及SCBSS滤波方法与小波阈值滤波方法进行比较。实验结果表明:小波阈值滤波方法会导致滤波后的AE信号频域信息失真,影响滤波后的AE信号上升时间,能量等参数识别;该方法可以对含噪声AE信号进行有效地滤波处理,能够较好地滤除AE信号中的非平稳随机噪声,并且能够保护滤波后的AE信号频域信息。 展开更多

关键词 岩石声发射信号 去噪 总体经验模态 单通道盲源分离

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粒子滤波在含噪齿轮箱故障盲源分离中的应用 被引量：4

11

作者 刘晓平 郑海起 祝天宇 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第15期1853-1857,共5页

在机械故障诊断中,传感器所获得的信号不可避免地受到各种未知噪声的干扰,针对这种复杂噪声环境下的机械信号盲源分离不能得到较好分离效果的问题,提出了一种将粒子滤波用于含噪信号盲分离的方法,首先利用Rao-blackwellised粒子滤波对... 在机械故障诊断中,传感器所获得的信号不可避免地受到各种未知噪声的干扰,针对这种复杂噪声环境下的机械信号盲源分离不能得到较好分离效果的问题,提出了一种将粒子滤波用于含噪信号盲分离的方法,首先利用Rao-blackwellised粒子滤波对观测信号进行降噪处理,然后再进行独立分量分析。仿真和实验结果表明该方法是有效的。 展开更多

关键词 故障诊断 盲源分离 粒子滤波 降噪

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基于去噪盲分离的多个直扩信号参数估计 被引量：6

12

作者 汤辉 王殊 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2011年第8期1722-1726,共5页

噪声条件下多个直扩信号混合情况下的参数估计是传统算法所无法处理的,为此提出将去噪盲分离算法应用于此问题,达到噪声消除和使多个扩频信号相互分离的目的。首先回顾了在低信噪比条件下估计单个直扩信号参数的循环谱估计技术,并且说... 噪声条件下多个直扩信号混合情况下的参数估计是传统算法所无法处理的,为此提出将去噪盲分离算法应用于此问题,达到噪声消除和使多个扩频信号相互分离的目的。首先回顾了在低信噪比条件下估计单个直扩信号参数的循环谱估计技术,并且说明了盲分离算法在估计多个混合直扩信号参数的可行性。然后给出了含噪盲分离的基本模型和一种有效算法移偏快速独立分量分析(fast independent component analysis,FASTICA)。接着引出了一个算法框架——去噪盲分离,证明了经典独立成分分析(independent component analysis,ICA)算法可以统一到这个框架中。仿真结果表明了算法的有效性和实用性。 展开更多

关键词 去噪盲分离 直扩信号 循环谱估计 移偏快速独立分量分析

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基于新阈值函数小波变换的噪声盲分离算法 被引量：6

13

作者 赵天娇 何选森 陈利 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2010年第8期2886-2888,共3页

将一种基于偏差去除技术的自然梯度算法应用于噪声盲分离中,估计出分离矩阵,并采用一种新的小波阈值函数对已分离出的含噪信号进行去噪处理。通过计算机仿真验证,该算法分离效果良好,盲分离结果具有更高的信噪比。

关键词 盲源分离 自然梯度算法 偏差去除技术 小波阈值去噪

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旋转机械故障信号的去噪源分析 被引量：4

14

作者 王元生 任兴民 +1 位作者 杨永锋 邓旺群 《噪声与振动控制》 CSCD 2013年第1期181-186,共6页

旋转机械振动信号是其故障特征识别与诊断的重要信息来源,将应用统计特征来分解混合信号的去噪源分离(DSS)引入到旋转机械故障诊断中。研究DSS基本理论及其正切去噪函数,并进行模拟信号分离,其分离后的性能指标及与源信号相似系数均优... 旋转机械振动信号是其故障特征识别与诊断的重要信息来源,将应用统计特征来分解混合信号的去噪源分离(DSS)引入到旋转机械故障诊断中。研究DSS基本理论及其正切去噪函数,并进行模拟信号分离,其分离后的性能指标及与源信号相似系数均优于盲源分离;并将DSS应用于某燃气轮机的实测故障信号分析,诊断出转子发生不平衡及异频伪共振现象,表明该方法在旋转机械故障诊断中的有效性,为机械设备的状态监测和故障诊断提供新的思路和方法。 展开更多

关键词 振动与波 降噪源分离 旋转机械 故障诊断 性能指标

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基于VMD的噪声信号去噪源分离 被引量：4

15

作者 靳行 林建辉 《噪声与振动控制》 CSCD 2020年第2期167-173,共7页

针对噪声信号分析中的欠定盲源去噪问题,基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)、主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)和去噪盲源分离(Denoising Source Separation,DSS)各自的优点,提出一种基于VMD和PCA的... 针对噪声信号分析中的欠定盲源去噪问题,基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)、主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)和去噪盲源分离(Denoising Source Separation,DSS)各自的优点,提出一种基于VMD和PCA的欠定去噪源分离方法(QVMD-PCA-DSS)。所提方法首先通过第一次VMD分解得到窄带本征模态分量(Band-Limited Intrinsic Mode Function,BIMF),根据BIMF分量的PCA特征值梯度获得最优VMD分解参数,解决VMD参数选择问题,故称作二次估计型可变微分模态(Quadratic-estimates Variational Mode Decomposition,QVMD),然后使用基于QVMD分解得到的BIMF分量来解决盲源分离中源信号数据不足的问题,再根据PCA特征值选择模型估计源信号数量,最后应用DSS进行源信号估计。数据仿真证明,所提QVMD-PCA-DSS方法可以准确估计源信号,与传统方法相比,基于新方法所得估计源信号与源信号更为接近。将该方法应用于内燃机车司机室噪声测试分析中。结果表明,该方法可以自适应解决欠定盲源去噪问题,对降噪分析与噪声分析具有重要的工程意义。 展开更多

关键词 声学 变分模态分解 主成分分析 去噪盲源分离 噪声测试

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基于自适应稀疏字典学习的图像盲分离技术研究 被引量：2

16

作者 刘洁 龙晓莉 龙丹 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2013年第7期2483-2486,2491,共5页

稀疏性对多通道观测的信号源分离具有重要作用,现有的算法只能有效的分离稀疏域已知的信号源。为了解决这个问题,可以将字典学习与信号源分离相结合。定义一个代价函数,采用ELad等人提出的降噪方法使其最小化。由于直接采用降噪方法使... 稀疏性对多通道观测的信号源分离具有重要作用,现有的算法只能有效的分离稀疏域已知的信号源。为了解决这个问题,可以将字典学习与信号源分离相结合。定义一个代价函数,采用ELad等人提出的降噪方法使其最小化。由于直接采用降噪方法使代价函数最小化难于实现,可以采用一种分级的字典学习方法,根据每一个信号源建立一个自适应的局部字典。该方法能够在噪声条件下有效的提高信号源分离的效果,仿真结果表明了该方法的有效性。 展开更多

关键词 盲源分离 字典学习 图像降噪 稀疏 自适应

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基于盲分离的图像去噪算法研究 被引量：2

17

作者 郭武 王润生 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第31期74-78,共5页

图像去噪是图像处理中一个重要而又富有挑战性的课题。已有的图像去噪算法对噪声模型作出假设,在达到假设条件时取得较好的去噪效果。这类算法不能完全去除噪声,而且会削弱图像信号的细节。把图像和噪声看作是互相独立的两个信号源,把... 图像去噪是图像处理中一个重要而又富有挑战性的课题。已有的图像去噪算法对噪声模型作出假设,在达到假设条件时取得较好的去噪效果。这类算法不能完全去除噪声,而且会削弱图像信号的细节。把图像和噪声看作是互相独立的两个信号源,把去噪过程作为信号分离过程来处理。在初步从污染图像中估计出一个虚拟观测图像后,用基于独立分量分析的盲分离来达到去噪目的。实验结果表明,该算法相比传统的基于滤波的去噪方法,在噪声强度很大的情况下,依然能得到较好的去噪效果。 展开更多

关键词 图像去噪 盲分离 独立分量分析

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使用时频盲源分离和小波包去噪的胎儿心电信号提取 被引量：1

18

作者 韩亮 蒲秀娟 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第8期2394-2396,2400,共4页

提出一种使用时频盲源分离(TFBSS)和小波包去噪的胎儿心电信号提取新方法。首先通过重排时频谱时频盲源分离方法进行胎儿心电信号的初次提取,并将初次提取得到的母体心电信号和噪声对应的各路分量置零,其余分量由混合矩阵进行重构;然后... 提出一种使用时频盲源分离(TFBSS)和小波包去噪的胎儿心电信号提取新方法。首先通过重排时频谱时频盲源分离方法进行胎儿心电信号的初次提取,并将初次提取得到的母体心电信号和噪声对应的各路分量置零,其余分量由混合矩阵进行重构;然后再利用重排时频谱的时频盲源分离方法对重构信号进行胎儿心电信号的二次提取,得到含噪声的胎儿心电信号;最后通过小波包去噪抑制胎儿心电信号中的基线漂移和噪声。在胎儿心电信号和母体心电信号的QRS波无重叠、部分重叠或完全重叠的情况下,通过该方法能有效抑制母体心电信号和噪声的干扰,提取胎儿心电信号。实验结果表明该方法能提取清晰的胎儿心电信号。 展开更多

关键词 胎儿心电信号 时频盲源分离 小波包去噪 母体心电信号 重排时频谱

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噪声环境下滚动轴承故障的盲源分离

19

作者 呼刚义 王凯 关雄飞 《制造技术与机床》 北大核心 2013年第4期61-65,共5页

在实际滚动轴承故障诊断过程中,传感器所获得的振动信号不可避免地受到未知噪声的干扰。然而在未知的噪声环境下,基于理想的盲源分离(BSS)方法直接分离往往分离效果不好。为克服此缺陷,将小波消噪和盲源分离技术相结合,使用此方法对仿... 在实际滚动轴承故障诊断过程中,传感器所获得的振动信号不可避免地受到未知噪声的干扰。然而在未知的噪声环境下,基于理想的盲源分离(BSS)方法直接分离往往分离效果不好。为克服此缺陷,将小波消噪和盲源分离技术相结合,使用此方法对仿真数据和实测的轴承故障振动信号进行分析,取得了比较理想的效果。该方法对于将滚动轴承多个混合故障进行盲源分离有较好的效果,具有实际应用价值。 展开更多

关键词 滚动轴承 噪声 盲源分离 小波消噪

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基于小波与独立分量分析的语音信号分离算法研究

20

作者 聂小燕 《现代电子技术》 2012年第19期63-66,共4页

混合语音信号的分离是盲源分离的重要内容,也是信号处理领域中的一个难题。对含噪声的混合信号采用小波滤波对信号进行去噪预处理,再采用基于信息极大分离算法提取信号的独立分量。实验结果表明,与传统的滤波方法相比,该算法在消除噪声... 混合语音信号的分离是盲源分离的重要内容,也是信号处理领域中的一个难题。对含噪声的混合信号采用小波滤波对信号进行去噪预处理,再采用基于信息极大分离算法提取信号的独立分量。实验结果表明,与传统的滤波方法相比,该算法在消除噪声的同时,对其他信号的细节几乎没有破坏,能够很好地分离频率相同或者相近的语音信号,而且去噪性能也比传统的滤波方法好。 展开更多

关键词 独立分量分析 盲源分离 小波滤波 去噪性能

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