基于二次小波去噪的 FastICA 盲源分离研究

论文针对含噪声混合信号分离问题,提出了三步处理法,首先采用小波滤波进行去噪处理,再采用快速独立分量分析（FastICA）盲源分离技术实现混合信号的分离,最后对分离后的信号二次使用小波滤波处理。仿真实验结果表明,该方法能够很好地分离含噪混合信号,从分离前后的波形及平均信噪比对照,去噪性能和分离效果良好。     

基于独立分量的信息极大化法机械振动盲分离研究

基于最大信息化原理,建立了用独立分量分析方法估计分离矩阵的自适应算法.利用所建立的方法进行了数值仿真,分离后信号波形与源信号一致.对具有不同转速的调速电机进行了多传感器信号采集并进行盲分离,电机的频率被有效的区分开来.实例证明,该方法是分离机械振动信号的一种有效方法.     

单通道混合信号粒子滤波盲分离算法的快速实现

粒子滤波可以处理非线性非高斯问题,可以应用于混合信号的盲分离中,是一种有效的盲分离算法。但是粒子滤波算法存在一个很大的缺陷,其复杂度太大,为了减少粒子滤波运算时间、提高运算效率,通过对粒子滤波实现过程中的符号向量进行前置扩维,从而改进了粒子滤波实现方法。仿真结果表明：改进后的算法在运算速度上相比之前有了比较明显的提升。     

盲源分离技术在水声信号中的应用研究

通过研究α稳定分布,提出海洋噪声、舰船辐射噪声等符合低阶α稳定分布,在进行对称α稳定分布且独立的随机源信号进行盲分离处理时,若仍然采用高斯分布将不收敛。本文设计了分数低阶矩阵盲源分离算法,最后通过实验对比本文所设计算法和时延分离算法。实验结果表明:本文所设计的算法对于α稳定分布且有独立的随机信号,具有较好的收敛性,能够有效实现盲源信号分离。通过从复杂的海洋噪声中仍能较好地提取出船舱辐射噪声的实验,说明即使信噪比发生变化,源信号分离后相似系数较分离前仍然有稳定地提高。     

短时傅里叶变换在船舶欠定稀疏源信号盲分离中的应用

信号采集和信号处理对船舶等海上作业平台具有非常重要的意义,在船舶综合导航、通信和货物运输等方面有广泛应用。随着工业技术水平的提高,对于复杂噪声信号和稀疏源信号的处理得到了长足发展。本文基于短时傅里叶变换,系统分析船舶欠定稀疏源信号的盲分离过程,并对该欠定信号盲分离的优化算法进行研究。     

一种基于非负矩阵分解的改进FastICA盲源分离方法

针对语音信号线性瞬时混合模型的盲源分离求解问题,提出一种结合非负矩阵分解和负熵最大化的快速不动点迭代算法,结合语音信号的短时平稳性,在预加重、分帧加窗处理的基础上,通过短时傅立叶变换得到频谱,实现语音信号的时频转换,并将幅度谱作为非负矩阵分解算法的输入矩阵,从而得到源混合信号的估计矩阵,然后利用改进的快速不动点独立分量分析算法实现信号分离.仿真结果表明,与传统的基于负熵的快速独立分量分析方法相比,该方法在运行速率方面得到了优化,从而验证了该算法的有效性.     

基于盲源分离的一维距离像特征提取算法磁

在日趋复杂的电磁环境下,雷达回波中存在着大量的噪声和干扰,一维高分辨距离像目标识别过程中,采用一般的特征提取算法不能提取有效的目标特征,影响着目标识别的效果。论文采用盲源分离的方法对复杂电磁环境下的雷达回波进行处理,提取目标回波,将强散射点回波信号视为不同的信号源进行盲源分离,实现了一维距离像上散射点位置特征的提取,并通过计算机仿真验证了该方法的有效性。     

基于瞬时转速的舰船柴油机多阈值诊断方法

考虑到舰船柴油机瞬时转速信号便于测量,可有效用于对舰船主副机的状态监测及故障诊断,针对瞬时转速特征参数多、提取难等问题,利用非线性动力学进行瞬时转速仿真,分析主机故障与瞬时转速特征参数之间的关系,并采用多特征参数阈值诊断方法进行诊断。试验结果表明,基于实际瞬时转速信号测量的多阈值故障诊断方法能有效定位故障缸位置,准确率可达98.5%。     

梯度自适应在盲分离算法中的研究

通过传感器获得的水下声场信号含有复杂多样的噪声信号,从收集的信号中提取有用的信号,是盲源信号分离的研究重点。本文针对自然梯度算法在盲源信号分离中的收敛速度慢,误差精度低等问题,利用步长自适应进行改进,通过实验对比结果可以看出,本文所改进的算法收敛速度快,提高了系统的性能,算法简单,推广性强。     

基于分离度的步长自适应EASI算法

首先定义了描述信号分离状态的分离度,并利用分离度作为参数来控制EASI算法中的步长因子,从而提出了一种基于分离状态的步长自适应EASI盲源分离算法。由于该算法步长是基于分离度的,其学习速率由信号的分离程度自适应地选取,因而能很好地解决收敛速度和稳态误差之间的矛盾。计算机仿真结果与理论分析相一致,证实了该算法明显优于其它固定步长或变步长的EASI算法。     

一种基于自然梯度的循环平稳信号盲分离方法及其应用

建立瞬时混合模型下的代价函数,通过改进自然梯度算法的迭代极小化代价函数以恢复源信号。仿真分析证明该算法的有效性,与传统的ICA算法相比有更好的效果和收敛速度;滚动轴承故障实例分析证明,该算法能有效分离内圈故障信号。     

基于盲信号处理的舰船辐射噪声检测

根据舰船辐射噪声在水中传递的环境及特点,采用盲信号处理技术重构出相应的原始辐射源信号,该方法能够减少噪声及舰船间的相互干扰,提高了原始辐射源信号的信噪比,从而为水中兵器目标信号的准确检测提供了基础。仿真实验研究了单船舶辐射噪声信号谐波成分的分离及多船舶辐射噪声混合信号的分离,结果表明该算法稳定性好、收敛速度快,是一种有效的舰船辐射噪声检测方法。     

基于源数估计的船舶振源盲识别研究

针对船舶等复杂设备的多传感器监测与诊断过程中振动源识别,提出一种基于源数估计的船舶振源盲识别方法。该方法首先采用盖尔圆理论确定系统振动源数目,运用信号盲源分离算法提取相对独立的主要源信号,进而运用所提出的谱相关系数分析方法确定所提取信号来自哪个设备。仿真分析与实际的某船舶的模型振动实验均证实该方法的有效性。     

基于盲分离技术的柴油机活塞-缸套撞击信号提取方法

利用盲分离技术对柴油机活塞-缸套撞击信号进行分离,并通过计算机仿真和对实验结果的分析验证该方法的可行性。     

基于分离矩阵的步长自适应EASI算法

首次提出将分离矩阵用于对在线盲分离算法中步长自适应控制,并在认真分析相关固定步长和变步长EASI算法的基础上,将其加以运用,提出了一种新的步长自适应EASI算法。该算法步长是基于分离矩阵的,其学习速率由信号的分离程度自适应地选取,因而能很好地解决收敛速度和稳态误差之间的矛盾。计算机仿真结果与理论分析相一致,证实了该算法明显优于其他固定步长或变步长的EASI算法。     

瞬时转速在多缸柴油机故障诊断中的应用

利用发动机简化模型对多缸柴油机瞬时转速进行模拟计算,探讨瞬时转速特征参数的提取,提出3个可应用于故障诊断的特征参数,经试验验证,所提取特征参数可有效地识别出柴油机影响气缸压力的故障。     

插值法在瞬态转速计算中的应用研究

利用齿轮-磁电式传感器装置对TBD234V6型柴油机进行台架瞬时转速信号的测试,并针对采样频率不够高导致瞬时转速测试分辨率过低的问题,采用插值的方法,对用较低采样频率采集到的原始信号进行插值处理,以提高采样频率。结果表明:插值处理以后得到平滑的转速波形图,瞬时转速的波形得到了很好的恢复,此方法能够较好地反映柴油机转速的变化规律。     

船舶电站负荷扰动下轴系瞬时转速的动态仿真

受到大负荷扰动后,船舶电站的参数将发生较大变化.从发电柴油机、电力负荷、发电机及励磁调节系统方面建立柴油机瞬时转速的动态模型,并从气缸做功和负载方面对瞬时转速变化方面进行分析.依据发电柴油机的不同负荷类型,分别从恒定阻抗法、电动机机电暂态过程动态特性、负荷的静态特性三方面进行归类计算,提高了负荷的动态和静态仿真性能,励磁系统则采用三阶实用模型.最后利用Matlab/SIMULINK进行了系统的静态、暂态和动态稳定性分析.