基于改进S变换和ICA的相关源分离方法

论文摘要

含有同频成分的机械振源信号不满足统计独立条件,无法直接采用传统盲源分离方法进行分离与识别,为解决该问题,提出了一种基于改进S变换（modified S-transform,简称MST）和独立成分分析（independent component analysis,简称ICA）的相关源分离方法。首先,通过改进S变换对观测信号进行时频化处理,利用相关成分在时频域中实部和虚部的向量夹角,识别并剔除混合信号中的相关项,保证新的观测信号满足独立性条件;其次,以负熵为独立性测度,基于快速固定点独立成分分析进行分离矩阵估计;最后,将该矩阵用于最初的观测信号,从而分离出振源信号,定量计算各个振源的贡献比。通过仿真和实例分析验证了该方法在相关性振源分离中的有效性。

论文目录

• 引言
• 1 分离模型
• 2 算法原理
•   2.1 改进S变换
•   2.2 相关成分检测
•   2.3 相关源估计
• 3 仿真分析
• 4 实例分析
• 5 结束语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 韦成龙,周以齐,李瑞,于刚

关键词: 相关源分离,改进变换,独立成分分析,分离矩阵估计

来源: 振动.测试与诊断 2019年04期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 机械工业,电信技术

单位: 山东大学机械工程学院,济南大学自动化与电气工程学院

基金: 国家科技支撑计划资助项目(2015BAF07B04)

分类号: TN911.7;TH113.1

DOI: 10.16450/j.cnki.issn.1004-6801.2019.04.025

页码: 852-859+910

总页数: 9

文件大小: 1782K

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