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摘要:
传统盲源分离算法通常基于观测信号数不小于源信号数的假设,当观测信号数小于源信号数时,盲源分离效果较差,而欠定的甚至单通道信号的盲源分离问题普遍存在于旋转机械中,针对该问题,提出一种基于极值域均值分解的欠定旋转机械振动信号盲源分离算法.首先把欠定的观测信号进行极值域均值分解得到一系列本征模函数,将欠定观测信号和其本征模函数组成多维信号,作为新的观测信号实现升维;然后利用奇异值分解和贝叶斯准则进行源数估计,最后利用基于四阶累积量的特征矩阵联合对角化方法实现信号的盲分离.仿真结果表明,该方法能够有效地解决欠定观测信号的盲源分离问题.
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文献信息
篇名 基于EMMD的欠定旋转机械振动信号盲源分离
来源期刊 计量学报 学科 工学
关键词 计量学 极值域均值分解 欠定盲源分离 旋转机械
年,卷(期) 2013,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 305-310
页数 6页 分类号 TB936
字数 4628字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-1158.2013.04.01
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 宗振威 6 11 2.0 3.0
2 惠绍楠 4 10 2.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
计量学
极值域均值分解
欠定盲源分离
旋转机械
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计量学报
月刊
1000-1158
11-1864/TB
大16开
北京1413信箱
2-798
1980
chi
出版文献量(篇)
3549
总下载数(次)
8
总被引数(次)
20173
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
河北省自然科学基金
英文译名:
官方网址:
项目类型:
学科类型:
论文1v1指导