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基于EEMD和FastICA的单通道背景声舱音盲源分离 被引量：5
1
作者 纪林章 庄海滔 +1 位作者 程道来 仪垂杰 《应用技术学报》 2021年第1期62-67,74,共7页
针对单通道信号盲源分离(blind source separation,BSS)模型的极端欠定问题,提出利用总体经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)将单通道混合信号分解成多个瞬时频率本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)分... 针对单通道信号盲源分离(blind source separation,BSS)模型的极端欠定问题,提出利用总体经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)将单通道混合信号分解成多个瞬时频率本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量的形式,构建新的观测矩阵,再通过快速独立分量分析(fast independent component analysis,FastICA)实现信号的盲源分离。仿真实验和实验室研究表明:该方法能够抑制宽频和瞬态干扰,有效地将淹没于噪声中的目标信号提取出来。实测数据分析表明该方法可以在飞机发动机噪声干扰下有效地提取背景声舱音信号,证明该方法在舱音信号处理中的有效性。 展开更多
关键词 飞机背景声舱音 盲源分离 总体经验模态分解 快速独立分量分析
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