基于快速独立分量分析的系统侧谐波阻抗计算方法 被引量：32

1

作者 赵熙 杨洪耕 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2015年第23期139-144 151,共7页

提出一种基于快速独立分量分析(FastICA)计算系统侧谐波阻抗的方法。根据系统侧和用户侧谐波源变化近似独立,用FastICA对公共耦合点电压与电流波动的x-y正交分量解混得到独立分量,利用最小二乘法求得混合系数;根据混合系数之间的线性关... 提出一种基于快速独立分量分析(FastICA)计算系统侧谐波阻抗的方法。根据系统侧和用户侧谐波源变化近似独立,用FastICA对公共耦合点电压与电流波动的x-y正交分量解混得到独立分量,利用最小二乘法求得混合系数;根据混合系数之间的线性关系,计算系统侧谐波阻抗值。该方法考虑系统侧和用户侧谐波的共同影响,一定程度上削弱了系统侧谐波变化的干扰,在谐波源相角波动较大情况下,具有更高的计算精度,且无需先验数据匹配。仿真分析和现场数据计算结果表明,该方法可以有效抑制系统背景谐波干扰,得到更为准确的系统侧谐波阻抗值。 展开更多

关键词 快速独立分量分析 电能质量 谐波发射 谐波阻抗 非干预式

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快速独立分量分析算法在局放超声阵列信号去噪中的应用 被引量：23

2

作者 谢庆 张丽君 +3 位作者 程述一 侯姗姗 彭莉 律方成 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第18期160-166,191,共7页

根据阵列信号去噪需要最大限度保留"相位差"信息的要求,提出采用快速独立分量分析(fast independent component analysis,FastICA)对含噪局放超声阵列信号进行去噪处理。首先通过分离矩阵U实现混合信号中源信号与噪声信号的... 根据阵列信号去噪需要最大限度保留"相位差"信息的要求,提出采用快速独立分量分析(fast independent component analysis,FastICA)对含噪局放超声阵列信号进行去噪处理。首先通过分离矩阵U实现混合信号中源信号与噪声信号的逐次分离;然后采用波形相似性原则对分离后的信号进行盲抽取,获得去噪后局放超声信号;在此基础之上,对局放超声阵列信号模型进行了重构。同时,提出以阵列流型平均相角差、波形变化趋势、波形相似性以及去噪前后的信噪比等参数对局放超声阵列信号的去噪效果进行综合评价。最后,将FastICA用于实验室实测局放超声阵列信号的去噪。结果表明,FastICA能够很好的抑制局放超声阵列信号中的白噪声,在保证高信噪比的情况下,可最大限度地保留阵列信号的"相位差"信息,确保良好的测向效果。 展开更多

关键词 局部放电 快速独立分量分析 去噪 超声阵列信号

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基于特征值分解和快速独立分量分析的谐波/间谐波检测方法 被引量：10

3

作者 孟玲玲 孙常栋 王晓东 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2012年第5期61-66,共6页

针对电力系统谐波污染问题,提出了基于特征值分解和快速独立分量分析(FastICA)的谐波/间谐波检测算法。该方法在不需要任何先验知识的情况下,将单道电力系统混合信号通过时间延迟构造出多道观测信号,对其自相关函数进行特征值分解确定... 针对电力系统谐波污染问题,提出了基于特征值分解和快速独立分量分析(FastICA)的谐波/间谐波检测算法。该方法在不需要任何先验知识的情况下,将单道电力系统混合信号通过时间延迟构造出多道观测信号,对其自相关函数进行特征值分解确定原谐波/间谐波信号中源信号频率成分的个数,确定观测信号矩阵的阶数,再利用FastICA算法对谐波/间谐波信号中各个频率成分进行分离提取,借助频谱分析得到各个成分的频率估计。在此基础上,借助最小二乘法对谐波/间谐波信号进行幅值和相位估计。通过仿真实验与其他经典算法比较,充分说明了所提出算法的可行性、准确性和有效性。 展开更多

关键词 电力系统 谐波分析 特征值分解 快速独立分量分析 最小二乘法

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移动荷载作用下时变简支钢桥损伤识别 被引量：9

4

作者 刘景良 高源 +2 位作者 廖飞宇 骆勇鹏 郑文婷 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2020年第1期12-19,200,共9页

针对移动荷载作用下桥梁结构振动响应信号呈现非平稳性的特点,构建新的一阶本征函数自功率谱最大值变化比和一阶本征函数小波能量变化率两个指标来识别时变结构的损伤。首先,采用小波阀值去噪法对时变结构响应信号进行去噪处理;其次,运... 针对移动荷载作用下桥梁结构振动响应信号呈现非平稳性的特点,构建新的一阶本征函数自功率谱最大值变化比和一阶本征函数小波能量变化率两个指标来识别时变结构的损伤。首先,采用小波阀值去噪法对时变结构响应信号进行去噪处理;其次,运用解析模态分解定理提取响应信号的一阶本征函数并构建一阶本征函数自功率谱最大值变化比指标来识别结构的损伤位置,在识别结构损伤位置的基础上,将损伤位置处的加速度响应信号的一阶和二阶本征函数进行线性混叠后,采用快速独立成分分析进行分离,得到更有效的一阶本征函数;最后,基于连续小波变换和时间窗思想,提出一阶本征函数小波能量变化率指标来预测结构的时变损伤。通过移动荷载作用下的时变简支钢桥试验验证所提出的损伤指标,研究结果表明,提出的两个指标能够有效识别结构的损伤位置和时变损伤。 展开更多

关键词 解析模态分解 本征函数 自功率谱 快速独立成分分析 时变损伤 损伤识别

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基于优化fastICA盲源分离算法的地震属性融合方法研究 被引量：7

5

作者 邱玥 孙成禹 唐杰 《石油物探》 EI CSCD 北大核心 2018年第5期733-743,共11页

地震属性的种类很多,但存在冗余性问题。提出了基于盲信号理论,以负熵为目标函数,采取初值降敏感性和5阶收敛速度改进迭代公式对快速独立分量分析进行优化的算法,进而实现盲源分离。本算法采用贝叶斯方法构造满足非高斯分布的阈值函数,... 地震属性的种类很多,但存在冗余性问题。提出了基于盲信号理论,以负熵为目标函数,采取初值降敏感性和5阶收敛速度改进迭代公式对快速独立分量分析进行优化的算法,进而实现盲源分离。本算法采用贝叶斯方法构造满足非高斯分布的阈值函数,在变换域中进行信噪分离。针对属性中存在信息冗余的情况,设计了4种图像融合规则进行属性融合,实现了地震属性数据去噪和融合的一体化处理。理论模型及实际资料试验结果表明,该方法能够有效压制地震数据中的随机噪声,可获得比常规阈值去噪方法更高的峰值信噪比,使融合结果中的地质信息更加清晰,从而有利于相关地质特征的解释。 展开更多

关键词 地震属性 盲源分离 fastica算法 贝叶斯阈值函数 属性融合

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基于FastICA和Prony算法的低频振荡参数辨识 被引量：7

6

作者 胡志冰 蔡国伟 刘铖 《电测与仪表》 北大核心 2014年第18期39-43,共5页

传统Prony算法进行参数辨识存在对信号噪声非常敏感的缺点,同时对输入信号有较高的要求。因此,本文首先介绍独立分量分析(Independent Component Analysis,即ICA)和FsatICA基本原理,然后提出将FastICA算法和Prony算法相结合的低频振荡... 传统Prony算法进行参数辨识存在对信号噪声非常敏感的缺点,同时对输入信号有较高的要求。因此,本文首先介绍独立分量分析(Independent Component Analysis,即ICA)和FsatICA基本原理,然后提出将FastICA算法和Prony算法相结合的低频振荡参数辨识方法。该方法首先以广域测量信号作为输入信号,然后利用FastICA方法对输入信号进行预处理而达到降噪,最后利用Prony算法对滤波后的信号进行分析得到电力系统低频振荡参数。通过对理想信号和四机两区算例分析,验证了此方法在FastICA去噪之后,能够提高Prony提取低频振荡参数辨识的准确性、快速性和抗噪能力。 展开更多

关键词 PRONY算法 快速独立分量分析 低频振荡 参数辨识

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基于线谱特征保持的单枚浮标多目标信号分离算法

7

作者 李大卫 吴明辉 +2 位作者 单志超 宋广明 蔡召鹏 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第6期1892-1898,共7页

针对单枚被动全向声纳浮标多目标信号的分离问题,提出联合非负矩阵分解(non-negative matrix factorization,NMF)和快速独立成分分析(fast independent component analysis,FastICA)的多目标信号盲分离算法。首先,基于空间与谱间相关性... 针对单枚被动全向声纳浮标多目标信号的分离问题,提出联合非负矩阵分解(non-negative matrix factorization,NMF)和快速独立成分分析(fast independent component analysis,FastICA)的多目标信号盲分离算法。首先,基于空间与谱间相关性优化NMF算法,以增强NMF算法对水声信号调制线谱特征的适应性,提高对线谱的保持优势;然后,以NMF基矩阵优势结合FastICA算法实现水声多目标信号的盲分离。仿真信号实验结果表明,所提算法取得了较高的信号分离精度,可以较好地保持信号的调制特征,同时对分离信号进行了一定的降噪增强,更好地保证了后续目标识别的特征支撑。 展开更多

关键词 被动全向声纳浮标 多目标信号盲分离 非负矩阵分解 快速独立成分分析 线谱特征保持

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独立分量分析和概率神经网络在机械故障诊断中的应用 被引量：5

8

作者 郭峰 任兴民 刘婷婷 《西安工业大学学报》 CAS 2009年第5期490-494,共5页

针对旋转机械进行故障诊断时,由于邻近机械的干扰,往往无法得到真实的的故障信息以及诊断速度慢的问题,本文提出了一种基于独立分量分析(Independent Component A-nalysis,ICA)和概率神经网络(Probabilistic Neural Network,PNN))的故... 针对旋转机械进行故障诊断时,由于邻近机械的干扰,往往无法得到真实的的故障信息以及诊断速度慢的问题,本文提出了一种基于独立分量分析(Independent Component A-nalysis,ICA)和概率神经网络(Probabilistic Neural Network,PNN))的故障诊断方法,采用快速独立分量分析(FastICA)进行特征提取,PNN实现状态识别.通过仿真与实验加以证明,并与经典的前向多层神经网络(BP网络)的故障分类进行对比,结果表明PNN的准确率可以达到100%,而BP网络只有95%,同时PNN所需的时间只有BP的1/3. 展开更多

关键词 故障诊断 快速独立分量分析(fastica) 概率神经网络(PNN) BP神经网络

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FastICA算法的收敛性与一致性分析 被引量：5

9

作者 马倩茹 冶继民 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第2期35-41,共7页

快速独立成分分析(Fast Independent Component Analysis,FastICA)是解决盲源分离问题使用最广泛的方法。在实际中,只能得到有限数据样本,所以采用的均是基于样本的FastICA算法。而常见的FastICA算法的收敛性分析均属于全集FastICA算法... 快速独立成分分析(Fast Independent Component Analysis,FastICA)是解决盲源分离问题使用最广泛的方法。在实际中,只能得到有限数据样本,所以采用的均是基于样本的FastICA算法。而常见的FastICA算法的收敛性分析均属于全集FastICA算法的收敛性分析,所以研究基于样本FastICA算法的收敛性和算法的一致性有至关重要的意义。以一种更简洁的方法证明了全集FastICA的相关收敛性质,包括对比函数的局部极大值和FastICA迭代函数不动点之间的关系。引入狄拉克函数,构造观测信号的概率密度函数,通过大数定律,给出了基于样本的FastICA算法收敛性条件。依据M-估计一致性定理,证明了FastICA给出的估计是一致估计。仿真实验的结果验证了FastICA估计的一致性。 展开更多

关键词 快速独立成分分析(fastica) 收敛性 不动点 依概率一致收敛 一致性

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基于FEWT-FastICA的滚动轴承故障特征识别方法 被引量：1

10

作者 黄致远 颜丙生 刘兆亮 《机电工程》 CAS 北大核心 2023年第4期509-515,共7页

滚动轴承故障信号常包含着大量的噪声,并以调制的形式存在,其故障特征信息提取困难;同时,采用快速经验小波变换(FEWT)分解故障信号时,又存在故障特征被削弱的问题。为此,将FEWT与快速独立分量分析(FastICA)的优点相结合,在此基础上提出... 滚动轴承故障信号常包含着大量的噪声,并以调制的形式存在,其故障特征信息提取困难;同时,采用快速经验小波变换(FEWT)分解故障信号时,又存在故障特征被削弱的问题。为此,将FEWT与快速独立分量分析(FastICA)的优点相结合,在此基础上提出了一种基于FEWT-FastICA的滚动轴承故障特征识别方法。首先,利用FEWT算法对轴承故障信号进行了分解,得到了一组固有模态分量(IMF);根据峭度准则,将峭度值大于3的IMF分量重构为振动冲击信号,峭度值小于3的IMF分量重构为虚拟通道信号;然后,将重构后的信号输入FastICA算法,进行信号的降噪解混,得到信号的最佳估计信号,对最佳估计信号进行了包络谱分析,完成了对滚动轴承的故障诊断;最后,为了验证FEWT-FastICA算法的有效性,采用仿真信号及真实轴承故障信号分别进行了实验验证;同时,为了验证FEWT-FastICA算法的优越性,将其与FEWT进行了对比分析。研究结果表明:该方法能有效地提取故障特征信息,比FEWT方法所得结果的信噪比提升了1.55倍,为轴承故障诊断提供了一种新方法。 展开更多

关键词 轴承故障诊断 快速经验小波变换 快速独立分量分析 降噪解混 故障特征提取 信噪比

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基于UWT和独立分量分析的含噪盲源分离 被引量：5

11

作者 蔡伟华 何选森 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第16期180-185,共6页

提出了基于UWT(非抽样小波变换)去噪与Fast ICA(快速独立分量分析)算法相结合的含噪盲源分离方法,采用先去噪后分离的方式实现了在加性高斯噪声环境下混合图像的盲分离。仿真结果表明,该方法能很好地从加性高斯噪声中分离出源图像,与曲... 提出了基于UWT(非抽样小波变换)去噪与Fast ICA(快速独立分量分析)算法相结合的含噪盲源分离方法,采用先去噪后分离的方式实现了在加性高斯噪声环境下混合图像的盲分离。仿真结果表明,该方法能很好地从加性高斯噪声中分离出源图像,与曲波阈值去噪后的Fast ICA方法相比较,该方法能获得更好的峰值信噪比。 展开更多

关键词 盲源分离 非抽样小波变换(UWT) 快速独立分量分析 曲波变换 峰值信噪比

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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

12

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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基于快速独立分量分析的谐波间谐波频谱分离算法 被引量：5

13

作者 杜文龙 杨洪耕 马晓阳 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2020年第13期115-122,共8页

在非同步采样条件下,若电网采样信号中谐波和间谐波相邻,会出现严重的频谱干涉问题,且无法识别出信号中实际频率成分。针对以上问题,提出了一种基于快速独立分量分析(Fast ICA)的频谱分离算法测量谐波和间谐波参数。首先构建了多频率成... 在非同步采样条件下,若电网采样信号中谐波和间谐波相邻,会出现严重的频谱干涉问题,且无法识别出信号中实际频率成分。针对以上问题,提出了一种基于快速独立分量分析(Fast ICA)的频谱分离算法测量谐波和间谐波参数。首先构建了多频率成分模型,将频谱中的谱线表示为多个频率成分分量的叠加,然后利用Fast ICA算法和最小二乘法得到频率成分参数,最终实现了对相邻多频率成分的测量。仿真结果表明,该算法可以在需求谱线数较少的情况下准确识别频率成分并保持较好的测量精度,且具有一定的抗噪能力。 展开更多

关键词 频谱分离 多频率成分 快速独立分量分析 间谐波 最小二乘法

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基于全矢包络融合双层降噪处理的轴承故障特征提取 被引量：1

14

作者 瞿红春 周大鹏 +1 位作者 贾柏谊 郑剑青 《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2023年第1期135-140,184,共7页

针对轴承故障信号受背景噪声影响,而难以准确提取故障冲击特征的问题,提出一种噪声辅助多元经验模态分解(Noise-assisted Multivariate Empirical Mode Decomposition,NA-MEMD)与全矢包络快速独立分量分析(Fast Independent Component A... 针对轴承故障信号受背景噪声影响,而难以准确提取故障冲击特征的问题,提出一种噪声辅助多元经验模态分解(Noise-assisted Multivariate Empirical Mode Decomposition,NA-MEMD)与全矢包络快速独立分量分析(Fast Independent Component Analysis,FastICA)相结合的轴承故障特征提取方法。该方法将同源双通道信号进行NAMEMD分解,根据相关性系数选取包含故障特征的固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)进行重构;对重构信号进行快速独立分量分析,最后进行全矢包络融合,提取轴承故障特征。对实际轴承信号的分析验证该方法能有效提取完整高阶故障频率,同时降低包络谱特征统计参数的冗余。 展开更多

关键词 故障诊断 噪声辅助多元经验模态分解 快速独立分量分析 全矢包络谱 特征提取

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一种基于十五阶的FastICA改进算法 被引量：4

15

作者 罗文娟 袁莉芬 何怡刚 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第20期108-113,共6页

快速独立分量分析(FastICA)因其收敛速度快而被受关注,但存在初始值选取不当可能导致算法的收敛速度减慢甚至不收敛的问题。针对基本牛顿迭代FastICA算法对初始值选择比较敏感的缺点,以最大化负熵为目标函数,引入十五阶牛顿迭代的修正... 快速独立分量分析(FastICA)因其收敛速度快而被受关注,但存在初始值选取不当可能导致算法的收敛速度减慢甚至不收敛的问题。针对基本牛顿迭代FastICA算法对初始值选择比较敏感的缺点,以最大化负熵为目标函数,引入十五阶牛顿迭代的修正形式对FastICA算法的核心迭代过程进行改进,改进算法的收敛性不再依赖于初始值的选择,而且具有更快的收敛速度。将改进算法应用到仿真实验,实验结果显示,改进算法在分离效果相当的前提下,迭代次数更少,收敛速度更快,而且收敛速度更加稳定。 展开更多

关键词 快速独立分量分析(fastica) 牛顿迭代 初值敏感性 十五阶

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ICEEMDAN结合FastICA方法在转子系统降噪提纯中的应用 被引量：3

16

作者 胡超 毛宽民 +1 位作者 张东峰 周嘉诚 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2022年第1期113-118,103,共7页

针对转子系统采集得到的非平稳信号中存在着较多噪声,导致分解原信号易出现模态混叠和虚假模态现象,使得降噪提纯效果不理想,特征量无法识别等问题,提出了一种将改进自适应噪声的完备集合经验模态分解(Improved Complete Ensemble EMD w... 针对转子系统采集得到的非平稳信号中存在着较多噪声,导致分解原信号易出现模态混叠和虚假模态现象,使得降噪提纯效果不理想,特征量无法识别等问题,提出了一种将改进自适应噪声的完备集合经验模态分解(Improved Complete Ensemble EMD with Adaptive Noise,ICEEMDAN)和快速独立成分分析(Fast Independent Component Analysis,FastICA)相结合的转子系统振动信号降噪提纯方法。通过设计实验采集加速度信号进行分析对比后发现,该方法能够有效降低加速度信号中存在的噪声,实验结果中的平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)均有所改善。同时通过设计转子系统轴心轨迹提纯实验,验证了该方法的实用性。 展开更多

关键词 改进自适应噪声的完备集合经验模态分解 快速独立成分分析 加速度信号 降噪方法

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应用改进ICA-R算法的供水管网漏失量估计 被引量：3

17

作者 高金良 陈健勋 +2 位作者 郑成志 邓立群 李建宇 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第5期42-47,共6页

漏失量作为城市供水管网漏损量的主要组成成分,可作为管网漏损控制的重要参考指标.现有漏失量计算方法存在准确度不高,计算过程复杂等问题,而盲源分离法具有数据需求量少,分析结果准确特点.针对盲源分离中约束独立成分分析(CICA)算法在... 漏失量作为城市供水管网漏损量的主要组成成分,可作为管网漏损控制的重要参考指标.现有漏失量计算方法存在准确度不高,计算过程复杂等问题,而盲源分离法具有数据需求量少,分析结果准确特点.针对盲源分离中约束独立成分分析(CICA)算法在漏失量估计中存在误收敛,限制盲源分离法进一步应用的问题,提出利用改进的带参考信号的独立成分分析(改进ICA-R)算法进行供水管网漏失量估计思路.对目标函数选取、信号处理过程进行分析说明,同时设计算例管网模型并搭建漏失实验平台验证算法分离效果,并与快速独立成分分析(FastICA)算法处理效果进行对比.采用皮尔逊相关系数评价漏失量分离效果,利用平均相对误差评价改进ICA-R分离精度.结果证明,使用改进ICA-R算法分离漏失量所得相关系数维持在90%附近,平均相对误差维持在15%以内,优于FastICA算法,该方法避免加装大量计量仪表,降低了漏失量计算成本,可为漏失量计算提供参考,便于各水司有针对性地采取漏损控制措施. 展开更多

关键词 供水管网 漏失量分离 盲源分离 改进算法 快速独立成分分析(fastica)

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基于RSIFICA的行星齿轮箱故障诊断方法 被引量：3

18

作者 朱静 邓艾东 +3 位作者 邓敏强 翟怡萌 孙文卿 王姗 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第2期377-384,共8页

为了对行星齿轮箱进行故障检测和诊断,提出了一种基于共振稀疏快速独立分量的分析方法(RSIFICA).该方法首先采用共振稀疏分解对信号进行降维预处理,进行二次共振稀疏分解,构造虚拟通道增加传感器通道数目,同时引入牛顿-辛普森公式对快... 为了对行星齿轮箱进行故障检测和诊断,提出了一种基于共振稀疏快速独立分量的分析方法(RSIFICA).该方法首先采用共振稀疏分解对信号进行降维预处理,进行二次共振稀疏分解,构造虚拟通道增加传感器通道数目,同时引入牛顿-辛普森公式对快速独立分量分析方法进行改进.该方法减少包含瞬态冲击的宽带信号的影响,实现信号中振源信号数目的降维.同时,二次分解增加输入FastICA的通道数,解决了独立分量分析方法在提取行星齿轮箱故障特征频率过程中出现欠定盲源和收敛速度缓慢问题,同时提高了FastICA的运算效率.将该方法应用到行星齿轮箱的故障诊断中,包络谱分析结果表明,RSIFICA能准确地提取行星齿轮箱断齿故障特征频率,有效地解决了FastICA的问题,计算效率提高了21.49%.对比实验表明,相比于EMD-FastICA联合方法,RSIFICA能够对齿轮微弱故障特征进行更为有效的提取. 展开更多

关键词 行星齿轮箱 共振稀疏分解 快速独立分量分析 故障诊断

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改进的快速独立分量分析在语音分离系统中的应用 被引量：3

19

作者 陈国良 黄晓琴 卢可凡 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第A01期206-209,共4页

为了提高语音分离系统的处理速度和去除其内部噪声,提出了改进的快速独立分量分析算法。首先,运用时频二值掩蔽模型,在前期的处理中滤除语音数据中的部分噪声。其次,运用牛顿插值的思想,用一阶均差来代替迭代中的求导,提高语音信号分离... 为了提高语音分离系统的处理速度和去除其内部噪声,提出了改进的快速独立分量分析算法。首先,运用时频二值掩蔽模型,在前期的处理中滤除语音数据中的部分噪声。其次,运用牛顿插值的思想,用一阶均差来代替迭代中的求导,提高语音信号分离速度。最后,建立系统分离模型和三麦克风阵列,并进行改进算法与经典算法的处理时间的对比实验。实验结果表明,该算法可以实现对一段包括人声、音乐声和随机噪声的混合语音的分离,并且处理效率比经典算法提高了13.5%。 展开更多

关键词 语音处理 信号分离 快速独立分量分析 牛顿迭代 麦克风阵列

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一种基于FastICA的图像隐写提取算法 被引量：1

20

作者 李祁云 李建平 肖书成 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2007年第5期1067-1069,1076,共4页

针对隐写术的特点,提出了一种新的隐写提取算法。该算法不同于传统提取算法基于逆嵌入算法的思想,将快速独立分量分析(FastICA)引入提取算法中,进行载体图像与秘密图像的分离。隐写是在真彩色图像的小波系数上进行的,有效地将近几年来... 针对隐写术的特点,提出了一种新的隐写提取算法。该算法不同于传统提取算法基于逆嵌入算法的思想,将快速独立分量分析(FastICA)引入提取算法中,进行载体图像与秘密图像的分离。隐写是在真彩色图像的小波系数上进行的,有效地将近几年来比较热门的隐写术、小波分析与独立分量分析结合在一起。实验验证独立分量分析技术不仅能够用于秘密信息提取而且还能够实现真正的盲提取。 展开更多

关键词 隐写术 快速独立分量分析 小波系数 阈值

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