微弱裂纹信号的ICA盲源分离提取

• 作者: 向建军 尹东 王向红
• 来源期刊: 长沙理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 微弱信号提取 独立分量分析 盲源分离
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 所属期刊栏目: 电气"机械与动力工程#
• 页码范围: 74-80
• 页数: 7页
• 分类号: TB53
• 字数: 3064字
• 语种: 中文

摘要

针对机械设备关键基础部件早期故障信号提取困难这一问题，提出了一种基于独立分量分析(ICA)的盲源分离去噪方法。采用 Fixed-point ICA算法和基于负熵的判据，对不同信噪比下金属裂纹信号进行提取。研究结果表明，此方法受噪声强度及信号频段的影响比较小，可有效提取出所需信号；且获得的信号波形失真很小，是一种较好的微弱信号提取方法。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王向红	长沙理工大学汽车与机械工程学院	24	72	6.0	7.0
2	向建军	长沙理工大学汽车与机械工程学院	7	19	3.0	4.0
3	尹东	长沙理工大学汽车与机械工程学院	3	16	2.0	3.0