本文主要研究内容
作者韦成龙,周以齐,李瑞,于刚（2019）在《基于改进S变换和ICA的相关源分离方法》一文中研究指出：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。
Abstract
han you tong pin cheng fen de ji xie zhen yuan xin hao bu man zu tong ji du li tiao jian ,mo fa zhi jie cai yong chuan tong mang yuan fen li fang fa jin hang fen li yu shi bie ,wei jie jue gai wen ti ,di chu le yi chong ji yu gai jin Sbian huan (modified S-transform,jian chen MST)he du li cheng fen fen xi (independent component analysis,jian chen ICA)de xiang guan yuan fen li fang fa 。shou xian ,tong guo gai jin Sbian huan dui guan ce xin hao jin hang shi pin hua chu li ,li yong xiang guan cheng fen zai shi pin yu zhong shi bu he xu bu de xiang liang ga jiao ,shi bie bing ti chu hun ge xin hao zhong de xiang guan xiang ,bao zheng xin de guan ce xin hao man zu du li xing tiao jian ;ji ci ,yi fu shang wei du li xing ce du ,ji yu kuai su gu ding dian du li cheng fen fen xi jin hang fen li ju zhen gu ji ;zui hou ,jiang gai ju zhen yong yu zui chu de guan ce xin hao ,cong er fen li chu zhen yuan xin hao ,ding liang ji suan ge ge zhen yuan de gong suo bi 。tong guo fang zhen he shi li fen xi yan zheng le gai fang fa zai xiang guan xing zhen yuan fen li zhong de you xiao xing 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自振动.测试与诊断的韦成龙,周以齐,李瑞,于刚，发表于刊物振动.测试与诊断2019年04期论文，是一篇关于相关源分离论文,改进变换论文,独立成分分析论文,分离矩阵估计论文,振动.测试与诊断2019年04期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自振动.测试与诊断2019年04期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
标签：相关源分离论文; 改进变换论文; 独立成分分析论文; 分离矩阵估计论文; 振动.测试与诊断2019年04期论文;