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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
1
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VMD的噪声信号去噪源分离 被引量：4
2
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ITD和DSS的旋转机械信号识别研究 被引量：2
3
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DSS和FSWT的欠定信号识别方法研究 被引量：1
4
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AFOA的降噪源分离在轴承复合故障诊断中的试验研究 被引量：1
5
作者 刘畅 金京 王衍学 《机电工程》 CAS 北大核心 2021年第6期681-688,共8页
源分离算法的分离性能受到分离矩阵的影响,不能自适应地分离滚动轴承的复合故障特征,针对这一问题,将自适应果蝇优化算法(AFOA)与降噪源分离(DSS)相结合,提出了一种基于AFOA算法的滚动轴承复合故障降噪源分离方法。首先,利用自适应果蝇... 源分离算法的分离性能受到分离矩阵的影响,不能自适应地分离滚动轴承的复合故障特征,针对这一问题,将自适应果蝇优化算法(AFOA)与降噪源分离(DSS)相结合,提出了一种基于AFOA算法的滚动轴承复合故障降噪源分离方法。首先,利用自适应果蝇优化算法对分离矩阵进行了初步优化,再将分离矩阵作为果蝇个体,负熵作为目标函数,对目标函数最大值进行了全局寻优,进而确定了降噪源分离的最优分离矩阵;以正切函数作为降噪源分离的降噪函数,对内、外圈复合故障轴承振动信号进行了估计;最后,进行了包络分析,提取出了轴承内、外圈故障特征;此外,通过仿真和实测轴承内、外圈复合故障试验,将所提方法与基于自适应果蝇优化算法的快速独立成分分析进行了对比。研究结果表明:AFOA-DSS方法能够更精确分离滚动轴承的复合故障特征,实现对轴承复合故障的诊断;该方法的有效性和实用性得到了验证。 展开更多
关键词 滚动轴承 复合故障诊断 自适应果蝇优化算法 降噪源分离 负熵 快速独立成分分析
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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
6
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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