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题名基于盲源分离方法的工频干扰消除
被引量：10
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作者
吴小培
李晓辉
吴小培
冯焕清
周荷琴
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机构
安徽大学计算机科学与信息工程学院
中国科学技术大学信息技术学院
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出处
《信号处理》
CSCD
2003年第1期81-84,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(60071023
60271024)
安徽省自然科学基金资助项目(0043214)
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文摘
生物医学信号检测和处理过程中,50Hz(或60Hz)工频干扰的消除一直非常重要的技术问题。本文提出了一种基于独立分量分析的工频干扰消除新方法。我们用该方法对模拟数据和实测脑电(EEG)信号中的工频干扰进行消除,并与自适应滤波工频干扰消除方法进行了比较。实验表明,本文所提出的方法在工频干扰消除上具有一定的优势。
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关键词
盲源分离方法
工频干扰
信号检测
信号采集
生物医学
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Keywords
blind source separation
independent component analysis
power line interference
adaptive filter
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分类号
R318
[医药卫生—生物医学工程]
TN911.23
[医药卫生—基础医学]
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题名脉冲噪声中的盲源分离方法
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作者
刘建强
冯大政
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机构
西安电子科技大学电子工程研究所
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出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2003年第7期896-900,共5页
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基金
国家自然科学基金(批准号 69972037
60073038)
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文摘
盲源分离的目的在于只利用接收数据把被瞬时线性混合的源信号恢复出来,该文讨论的是一种在复各向同性的SαS噪声中的盲源分离方法,SαS过程能够很好地描述许多具有冲激特性的信号和噪声,但其二阶和高阶统计量是不存在的,所以首先用基于子空间逼近和白化的方法对观测数据进行处理,然后利用特征矩阵近似联合对角化方法来估计源信号和混合矩阵。仿真结果说明该方法具有良好的性能。
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关键词
脉冲噪声
盲源分离方法
SαS过程
联合对角化
信号子空间
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Keywords
Blind source separation, Symmetric α-Stable(SαS) process, Joint diagonaliza- tion, Signal subspace
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分类号
TN911.4
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于最大熵条件下机械噪声盲源分离方法的研究
被引量：1
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作者
吴作伦
杨世锡
冯海涛
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机构
浙江科技学院
浙江大学机械与能源工程学院
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出处
《机电产品开发与创新》
2004年第6期30-32,共3页
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基金
浙江省自然科学基金资助项目(501004)
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文摘
盲源分离方法是近年来出现的一种先进的信号处理方法。本文基于对最大熵(ME)的原理,推导了基于自然梯度法的盲信号处理的计算方法,并通过实例说明本方法对噪声源分离是可能的,为机械设备的故障诊断和监察提供了一个新的方法。
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关键词
噪声
最大熵
盲源分离方法
自然梯度法
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Keywords
Noise
Technique of blind source separation
Maximum Entropy
Natural gradient method
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分类号
TN911.7
[电子电信—通信与信息系统]
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