基于KCCA虚假邻点判别的非线性变量选择 被引量：8

1

作者 李太福 易军 +2 位作者 苏盈盈 胡文金 高婷 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第1期213-220,共8页

特征变量选择技术是非线性系统建模过程中降低信息冗余和提高精度的有效方法。提出一种结合核典型相关法(kernel canonical correlation analysis,KCCA)与虚假最近邻法的变量选择法。首先引入核方法,将非线性原始数据映射到线性空间,再... 特征变量选择技术是非线性系统建模过程中降低信息冗余和提高精度的有效方法。提出一种结合核典型相关法(kernel canonical correlation analysis,KCCA)与虚假最近邻法的变量选择法。首先引入核方法,将非线性原始数据映射到线性空间,再采用典型相关法有效合理地消除因子之间的多重共线性,受混沌相空间虚假最近邻点法的启示,通过计算原始数据在KCCA子空间中投影的距离,判断其对主导变量的解释能力,由此进行变量的选择。该方法用氢氰酸生产工艺工程中的非线性模型验证,并与全参数模型进行比较,结果显示该方法有良好的变量选择能力。因此,该研究为非线性系统建模的变量选择方法提供了一种新方法。 展开更多

关键词 非线性系统 建模 kcca FNN 变量选择

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基于小波-KCCA的非线性欠定盲分离方法研究 被引量：9

2

作者 李志农 张芬 何旭平 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第3期601-606,共6页

结合小波分析和核典型相关分析(KCCA)各自的特点,提出一种基于小波-KCCA非线性欠定盲源分离方法。该方法的基本思想是利用小波分析对观测信号进行分解,将分解后的小波系数与原来的观测信号重新组合,构成新的观测信号,从而将欠定盲分离... 结合小波分析和核典型相关分析(KCCA)各自的特点,提出一种基于小波-KCCA非线性欠定盲源分离方法。该方法的基本思想是利用小波分析对观测信号进行分解,将分解后的小波系数与原来的观测信号重新组合,构成新的观测信号,从而将欠定盲分离转换为超定或正定盲分离。然后把新的非线性观测信号从低维空间映射到高维核特征空间,将非线性盲源分离问题转化为特征空间中的线性盲源分离问题,最后用典型相关分析对混合信号进行盲源分离,得到源信号的估计。仿真结果表明,与传统的非线性盲分离方法相比较,提出的方法具有明显的优势,得到了满意的分离效果。最后,轴承内外圈故障非线性欠定混合盲分离实验进一步验证了小波-KCCA方法的有效性。 展开更多

关键词 核典型相关分析 小波分析 故障诊断 非线性混合 欠定盲分离 滚动轴承

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一种基于KCCA的小样本脸像鉴别方法 被引量：8

3

作者 贺云辉 赵力 邹采荣 《应用科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2006年第2期140-144,共5页

基于典型相关分析和Fisher线性鉴别分析的等价性,提出了利用核典型相关分析来抽取小样本人脸图像的非线性鉴别特征,并用其进行脸像鉴别.这样得到的非线性特征本质上等价于核Fisher非线性最佳鉴别特征.基于ORL库的实验表明,对小样本人脸... 基于典型相关分析和Fisher线性鉴别分析的等价性,提出了利用核典型相关分析来抽取小样本人脸图像的非线性鉴别特征,并用其进行脸像鉴别.这样得到的非线性特征本质上等价于核Fisher非线性最佳鉴别特征.基于ORL库的实验表明,对小样本人脸图像,KCCA可以得到和广义鉴别分析近似的识别性能,其所得非线性特征明显优于FLDA的线性鉴别特征. 展开更多

关键词 典型相关分析 核方法 FISHER鉴别分析 小样本问题 脸像鉴别

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基于KCCA的特征融合方法及人耳人脸多模态识别 被引量：3

4

作者 徐晓娜 穆志纯 +1 位作者 潘秀琴 赵悦 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第9期117-121,共5页

针对非打扰识别问题,鉴于人耳人脸特殊的生理位置关系,提出一种基于二者信息融合的多模态生物特征识别方法.该方法首先采集侧面视角人脸图像,然后将核方法引入到典型相关分析(CCA)中,提出基于核CCA的特征融合方法,并应用其提取人耳人脸... 针对非打扰识别问题,鉴于人耳人脸特殊的生理位置关系,提出一种基于二者信息融合的多模态生物特征识别方法.该方法首先采集侧面视角人脸图像,然后将核方法引入到典型相关分析(CCA)中,提出基于核CCA的特征融合方法,并应用其提取人耳人脸的关联特征进行个体的分类识别.仿真实验结果证明了基于KCCA的特征融合方法的有效性.与人耳或侧面人脸单一模态的识别相比,基于人耳人脸的多模态识别的性能显著提高,这为非打扰式生物特征识别提供了一条有效途径. 展开更多

关键词 人耳识别 多模态识别 特征融合 典型相关分析 核方法 关联特征

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基于KCCA优化的网络入侵检测算法 被引量：1

5

作者 钱鹏江 王士同 +1 位作者 徐华 颜惠琴 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第23期118-119,共2页

入侵检测系统所得原始特征通常是高维度的,这些高维度特征带来了较大的计算开销。针对该问题,采用核典型相关分析方法进行原始特征的二次提取,得到简约而重要的二次特征。在该二次特征的基础上运用二叉树多分类支持向量机法判别待测网... 入侵检测系统所得原始特征通常是高维度的,这些高维度特征带来了较大的计算开销。针对该问题,采用核典型相关分析方法进行原始特征的二次提取,得到简约而重要的二次特征。在该二次特征的基础上运用二叉树多分类支持向量机法判别待测网络状态所属类别。仿真实验证明,该算法在不显著损失检测准确度的情况下可提升系统实时性,从而达到优化目标。 展开更多

关键词 入侵检测系统 核典型相关分析 二次特征 二叉树支持向量机

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基于改进KCCA的快速特征提取方法 被引量：1

6

作者 任学惠 郝元宏 李明 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2008年第6期1475-1477,共3页

KCCA特征提取技术具有处理非线性数据的良好性能,但是存在计算量大、特征提取缓慢的局限性。针对KCCA的这一缺点,在研究KCCA特征提取技术和SVDD分类理论的基础上,提出了一种基于改进KCCA的快速特征提取方法,并将改进后的KCCA与SVDD的优... KCCA特征提取技术具有处理非线性数据的良好性能,但是存在计算量大、特征提取缓慢的局限性。针对KCCA的这一缺点,在研究KCCA特征提取技术和SVDD分类理论的基础上,提出了一种基于改进KCCA的快速特征提取方法,并将改进后的KCCA与SVDD的优势相结合应用于人脸识别中。通过在ORL人脸库上的实验仿真和对比结果验证了所提出方法的有效性。 展开更多

关键词 典型相关分析 核方法 核典型相关分析 支持向量数据描述(SVDD) 人脸识别

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基于KCCA的特征匹配方法 被引量：3

7

作者 郭辉 《科学技术与工程》 北大核心 2013年第12期3488-3491,共4页

特征匹配问题是计算机视觉和模式识别中一个关键步骤,在很多领域都有着重要的应用。借助核典型相关分析思想,提出了一种基于空间相关性的特征匹配方法,该方法通过核典型相关分析,将特征点集投影到核空间中,并将投影向量作为匹配特征,根... 特征匹配问题是计算机视觉和模式识别中一个关键步骤,在很多领域都有着重要的应用。借助核典型相关分析思想,提出了一种基于空间相关性的特征匹配方法,该方法通过核典型相关分析,将特征点集投影到核空间中,并将投影向量作为匹配特征,根据投影向量之间的相似性进行匹配。仿真实验结果表明,该算法优于基于谱分解的特征匹配算法,在图像含有噪声和存在结构误差的情况下,算法具有较高的匹配率。 展开更多

关键词 核典型相关分析 特征匹配 特征检测 图像配准 奇异值分解

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基于Kernel-MCCA特征融合的齿轮故障诊断方法 被引量：1

8

作者 苏宇 温广瑞 +2 位作者 徐斌 张志芬 石文杰 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2022年第3期511-517,617,618,共9页

针对转速波动工况下齿轮故障难以辨识的问题,提出了一种基于核函数的多重集典型相关分析方法(kernel-multiset canonical correlation analysis,简称Kernel-MCCA),实现基于多传感信息的特征层融合,并将其应用到转速波动工况下的齿轮断... 针对转速波动工况下齿轮故障难以辨识的问题,提出了一种基于核函数的多重集典型相关分析方法(kernel-multiset canonical correlation analysis,简称Kernel-MCCA),实现基于多传感信息的特征层融合,并将其应用到转速波动工况下的齿轮断齿、点蚀、磨损以及剥落故障的辨识。首先,将多传感器采集的振动信号进行小波包分解,计算能量特征矩阵;其次,利用多重集典型相关分析进行特征层融合,构建的融合特征输入到K近邻(K-nearest neighbor,简称KNN)分类器中并输出诊断结果;最后,利用齿轮振动实验台进行实验研究。结果表明,笔者所提的特征融合方法比单传感器方法识别准确率提高了5%左右,比传统的多重典型相关分析特征融合方法识别准确率提高了2%左右,可有效解决转速波动下齿轮故障状态辨识问题。 展开更多

关键词 特征融合 齿轮故障 多重集典型相关分析 核函数

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KCCA与SVM算法支撑下的遥感影像变化检测 被引量：7

9

作者 董岳 王飞 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2019年第1期144-148,共5页

针对多时相影像间存在非线性变化以及变化检测阈值难以确定问题,提出结合核典型相关分析和支持向量机的遥感影像变化检测算法。首先,运用核函数对多波段遥感影像非线性映射到高维特征空间进行多变量典型相关分析,去除影像间的相关性,并... 针对多时相影像间存在非线性变化以及变化检测阈值难以确定问题,提出结合核典型相关分析和支持向量机的遥感影像变化检测算法。首先,运用核函数对多波段遥感影像非线性映射到高维特征空间进行多变量典型相关分析,去除影像间的相关性,并构造差异影像向量。然后,采用支持向量机方法提取差异影像变化区域与不变化区域。以Landsat-8遥感影像多光谱数据进行实验,结果表明,该方法可以很好提取多光谱影像的变化信息。最后,利用形态学算子对分类结果作处理,消除了"椒盐现象"的干扰,同时提高了变化检测精度。 展开更多

关键词 多光谱影像 核典型相关 支持向量机 变化检测 非线性变换

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典型相关分析在人脸姿态估计中的应用 被引量：6

10

作者 赵松 潘可 张培仁 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2009年第5期983-987,共5页

在单一物体角度估计中,典型相关分析(CCA)可以用来建立图像空间和角度空间的联系.基于人脸总体形状的相似性,提出了基于外观的人脸姿态估计方法.使用CCA建立姿态变化时人脸这一类物体的外观空间和姿态空间的关系.典型相关向量最大化人... 在单一物体角度估计中,典型相关分析(CCA)可以用来建立图像空间和角度空间的联系.基于人脸总体形状的相似性,提出了基于外观的人脸姿态估计方法.使用CCA建立姿态变化时人脸这一类物体的外观空间和姿态空间的关系.典型相关向量最大化人脸外观空间和姿态空间的相关性,张成了它们的相关子空间.在相关子空间中,通过线性回归的方法,估计未知姿态图像的角度.为了更好的处理外观空间的非线性问题,引入了该方法.在CUbiCFacePix数据库上的实验验证了这两种算法的有效性. 展开更多

关键词 典型相关分析 核典型相关分析 人脸姿态估计 线性回归

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高光谱图像与稀疏核典型相关分析冷鲜羊肉新鲜度无损检测 被引量：4

11

作者 姜新华 薛河儒 +3 位作者 郜晓晶 张丽娜 周艳青 杜雅娟 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2018年第8期2498-2504,共7页

羊肉新鲜度受多种因素影响,通常由多个指标来综合评价,常规试验操作复杂不适合在线检测。高光谱成像数据能够反映羊肉新鲜度变化过程中多种成分的变化信息,但是光谱特征提取与评价模型的建立对最终结果影响较大。为了研究高光谱成像与... 羊肉新鲜度受多种因素影响,通常由多个指标来综合评价,常规试验操作复杂不适合在线检测。高光谱成像数据能够反映羊肉新鲜度变化过程中多种成分的变化信息,但是光谱特征提取与评价模型的建立对最终结果影响较大。为了研究高光谱成像与多指标的快速检测羊肉新鲜度的可行性,提出一种稀疏核典型相关分析方法,借助实验室测定的多个标准值,研究多指标的羊肉新鲜度无损检测。采集了70个代表各级新鲜程度的羊肉样本400~1 000nm高光谱图像,采用实验室方法测定了挥发性盐基氮(TVB-N)和菌落总数(TAC)标准值,选择感兴趣区域(ROIs)提取代表性光谱图像,利用所提出的特征提取方法提取光谱特征信息,并按照3∶1划分校正集和预测集,利用三层神经网络进行分类识别试验。结果表明,新鲜度等级分类总体精度(OA)为0.939 3,Kappa系数为0.906 0,均方根误差(RMSEC)为0.297。研究表明,所提出的多指标光谱特征提取方法可用于快速无损检测羊肉新鲜程度,为采用高光谱成像综合多个新鲜度检测指标,改善由于单一检测指标造成评价模型的适用性和鲁棒性提供了基础。 展开更多

关键词 高光谱成像 冷鲜羊肉 新鲜度 无损检测 核典型相关分析 稀疏

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一种新的特征提取方法及其在模式识别中的应用 被引量：4

12

作者 刘宗礼 曹洁 郝元宏 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2009年第4期1032-1035,共4页

核典型相关分析(KCCA)是一种有监督的机器学习方法,可以有效地提取非线性特征。然而随着训练样本数目的增加,标准的KCCA方法的计算复杂度会随之增加。针对此缺点,提出一种改进的KCCA方法:首先用几何特征选择方法选择一个训练样本子集并... 核典型相关分析(KCCA)是一种有监督的机器学习方法,可以有效地提取非线性特征。然而随着训练样本数目的增加,标准的KCCA方法的计算复杂度会随之增加。针对此缺点,提出一种改进的KCCA方法:首先用几何特征选择方法选择一个训练样本子集并将其映射到再生核希尔伯特空间(RKHS),然后设计了一种提升特征提取效率的算法,该算法按照对特征分类贡献的大小巧妙地选取样本的特征值,进而求出其相应的特征向量,最后将改进的KCCA与支持向量数据描述(SVDD)多分类器相结合用于分类识别。在ORL人脸图像数据库上的实验结果表明,改进的方法相对传统的KCCA方法,在不影响识别率的情况下提高了人脸识别速度,减小了系统存储量。 展开更多

关键词 人脸识别 核典型相关分析 特征向量选择 支持向量数据描述

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基于独立成分分析与核典型相关分析的WLAN室内定位方法 被引量：4

13

作者 张勇 史雅楠 +1 位作者 黄杰 李飞腾 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2016年第12期3817-3821,共5页

接收信号强度(received signal strength,RSS)在WLAN室内定位环境中存在时变特性,降低了WLAN定位环境中RSS信号与位置信息之间的相关性,致使定位精度降低。针对这一问题,提出通过利用独立成分分析(independent component analysis,ICA)... 接收信号强度(received signal strength,RSS)在WLAN室内定位环境中存在时变特性,降低了WLAN定位环境中RSS信号与位置信息之间的相关性,致使定位精度降低。针对这一问题,提出通过利用独立成分分析(independent component analysis,ICA)对RSS信号进行数据降维和去相关处理,提取独立分量;然后采用核典型相关分析(kernel canonical correlation analysis,KCCA)来提取独立分量与位置信息之间的典型相关特征;最后结合传统定位算法如加权K近邻法(weighted K nearest neighbors,WKNN)、支持向量机(support vector machine,SVM)算法实现定位。实验结果表明,传统定位算法WKNN、SVM算法通过运用ICA与KCCA特征提取后再进行定位其定位精度得到了提高。 展开更多

关键词 无线局域网 室内定位 接收信号强度 独立成分分析 核典型相关分析

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核典型相关分析特征融合方法及应用 被引量：4

14

作者 许洁 梁久祯 +1 位作者 吴秦 李敏 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2016年第1期35-39,共5页

构建了一种基于核函数的典型相关分析的特征融合算法。首先,利用核函数将图像矩阵映射到核空间,再抽取同一模式的两组特征向量,在两组特征向量之间建立描述它们的相关性的判据准则函数;然后依此准则函数抽取两组典型投影矢量集;最后通... 构建了一种基于核函数的典型相关分析的特征融合算法。首先,利用核函数将图像矩阵映射到核空间,再抽取同一模式的两组特征向量,在两组特征向量之间建立描述它们的相关性的判据准则函数;然后依此准则函数抽取两组典型投影矢量集;最后通过给定的特征融合策略抽取组合的典型相关特征以用于分类识别。该算法将两组特征向量之间的相关性特征作为有效鉴别信息,既可以很好地融合信息,又可以有效地去除特征之间的信息冗余,并且避免了对映射后的数据矩阵进行分解,从而简化了数据运算。在AR、PIE、ORL、Yale人脸数据库及UCI手写体数字库上的实验结果证明了该方法的有效性和稳定性。 展开更多

关键词 核函数 核典型相关分析 特征融合 组合特征抽取 人脸识别

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核典型相关分析的融合人脸识别算法 被引量：4

15

作者 王大伟 陈浩 王延杰 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2009年第11期1241-1245,共5页

为了更有效地映射图像数据样本到可分类特征空间,提高分类正确率,提出了一种新的基于核函数的典型相关分析的融合人脸识别算法。该方法首先把图像矩阵通过核函数影射到核空间,然后从核空间的行和列两个方向进行特征抽取,同时避免分解映... 为了更有效地映射图像数据样本到可分类特征空间,提高分类正确率,提出了一种新的基于核函数的典型相关分析的融合人脸识别算法。该方法首先把图像矩阵通过核函数影射到核空间,然后从核空间的行和列两个方向进行特征抽取,同时避免分解映射后的数据矩阵,简化了数据运算,获得了更具鉴别力的分类特征。在Ohio州立大学的OTCBVS可见/红外人脸数据库中进行了分类识别实验,实验结果表明:该方法可以获得90%以上的识别正确率,优于其他的典型相关分析的人脸识别方法的分类正确率。此外,对不均匀光照变化,表情变化等人脸识别的常见问题具有很好的抵抗能力。 展开更多

关键词 典型相关分析 核典型相关分析 特征级图像融合 人脸识别

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一种改进的显性多核支持向量机 被引量：20

16

作者 张凯军 梁循 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第10期2288-2294,共7页

在支持向量机(Support vector machine,SVM)中,对核函数的定义非常重要,不同的核会产生不同的分类结果.如何充分利用多个不同核函数的特点,来共同提高SVM学习的效果,已成为一个研究热点.于是,多核学习(Multiple kerne learning,MKL)方... 在支持向量机(Support vector machine,SVM)中,对核函数的定义非常重要,不同的核会产生不同的分类结果.如何充分利用多个不同核函数的特点,来共同提高SVM学习的效果,已成为一个研究热点.于是,多核学习(Multiple kerne learning,MKL)方法应运而生.最近,有的学者提出了一种简单有效的稀疏MKL算法,即GMKL(Generalized MKL)算法,它结合了L1范式和L2范式的优点,形成了一个对核权重的弹性限定.然而,GMKL算法也并没有考虑到如何在充分利用已经选用的核函数中的共有信息.另一方面,MultiK-MHKS算法则考虑了利用典型关联分析(Canonical correlation analysis,CCA)来获取核函数之间的共有信息,但是却没有考虑到核函数的筛选问题.本文模型则基于这两种算法进行了一定程度的改进,我们称我们的算法为改进的显性多核支持向量机(Improved domain multiple kernel support vector machine IDMK-SVM).我们证明了本文的模型保持了GMKL的特性,并且证明了算法的收敛性.最后通过模拟实验,本文证明了本文的多核学习方法相比于传统的多核学习方法有一定的精确性优势. 展开更多

关键词 多核学习 分类精度 典型关联分析 支持向量机

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核典型相关分析算法的多特征融合情感识别 被引量：5

17

作者 刘付民 张治斌 沈记全 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第9期193-196,253,共5页

为了提高情感识别的正确率,针对单模情感特征及传统特征融合方法识别低的缺陷,提出了一种核典型相关分析算法(KCCA)的多特征(multi-features)融合情感识别方法(MF-KCCA)。分别提取语音韵律特征和分数阶傅里叶域表情特征,利用两种特征互... 为了提高情感识别的正确率,针对单模情感特征及传统特征融合方法识别低的缺陷,提出了一种核典型相关分析算法(KCCA)的多特征(multi-features)融合情感识别方法(MF-KCCA)。分别提取语音韵律特征和分数阶傅里叶域表情特征,利用两种特征互补性,采用KCCA将它们进行融合,降低特征向量的维数,利用最近邻分类器进行情感分类和识别。采用加拿大瑞尔森大学数据库进行仿真实验,结果表明,MF-KCCA有效提高了语音情感的识别率。 展开更多

关键词 情感识别 特征融合 表情特征 韵律特征 核典型相关分析

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基于核主分量分析和典型相关分析的语音情感识别 被引量：3

18

作者 卞金洪 王吉林 +1 位作者 余威风 赵力 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2014年第2期222-226,共5页

核主分量分析(Kernel principal component analysis,KPCA)是一种利用核方法将主分量分析(Principal component analysis,PCA)推广后的学习方法,KPCA方法能够使得输入空间线性不可分的样本在特征空间有更好的可分性。典型相关分析(Canon... 核主分量分析(Kernel principal component analysis,KPCA)是一种利用核方法将主分量分析(Principal component analysis,PCA)推广后的学习方法,KPCA方法能够使得输入空间线性不可分的样本在特征空间有更好的可分性。典型相关分析(Canonical correlation analysis,CCA)是分析两组随机变量之间的相关性的一种统计方法。本文提出将KPCA方法用于语音情感识别中,并采用KPCA和CCA结合的方法用于情感识别。与传统的PCA方法进行了对比,研究结果表明基于KPCA及KPCA+CCA的情感识别有较好的效果。 展开更多

关键词 语音信号 情感识别 情感特征 核主分量分析 典型相关分析

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基于改进典型相关分析的混沌时间序列预测 被引量：6

19

作者 韩敏 魏茹 《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第2期292-297,共6页

典型相关分析是目前常用的研究两个变量集间相关性的统计方法.针对线性典型相关分析法不能揭示变量间非线性关系,因而不适用于混沌系统等问题,将核典型相关分析与径向基函数神经网络相结合,提出了一种改进的核典型相关分析方法以解决映... 典型相关分析是目前常用的研究两个变量集间相关性的统计方法.针对线性典型相关分析法不能揭示变量间非线性关系,因而不适用于混沌系统等问题,将核典型相关分析与径向基函数神经网络相结合,提出了一种改进的核典型相关分析方法以解决映射空间样本未知及逆矩阵求解困难等问题.首先利用两个径向基函数神经网络,通过训练使两个网络输出之间的相关系数达到最大,可同时得到两组典型相关变量.然后建立预测模型,对Lorenz混沌方程及大连月气温与降雨二变量混沌时间序列进行仿真,并与传统的线性回归预测方法进行比较,多组仿真结果证明了所述方法的有效性. 展开更多

关键词 混沌时间序列预测 典型相关分析 核方法 径向基函数神经网络

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基于核典型相关分析的非线性相关源盲分离方法研究 被引量：2

20

作者 李志农 张芬 肖尧先 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2015年第5期154-158,共5页

针对传统的相关源盲分离方法的不足,提出了一种基于核典型相关分析的非线性相关源盲分离方法。该方法是利用了核方法来处理数据之间的非线性问题,同时还利用信号源之间的相关性来进行分离。提出的方法与传统的相关源盲分离方法进行对比... 针对传统的相关源盲分离方法的不足,提出了一种基于核典型相关分析的非线性相关源盲分离方法。该方法是利用了核方法来处理数据之间的非线性问题,同时还利用信号源之间的相关性来进行分离。提出的方法与传统的相关源盲分离方法进行对比分析。仿真结果表明,提出的方法明显优于传统的相关源盲分离方法,并从分离性能指标上得到了充分的反映。最后,将该方法应用到转子不对中和碰摩故障的盲分离中,实验结果进一步验证了该方法的有效性。 展开更多

关键词 核典型相关分析 盲源分离 相关源 非线性混合

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