简谐成分的盲源分离适用性研究

• 作者: 代路 李新辉 杨铁军 董建超
• 来源期刊: 哈尔滨工程大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 盲源分离 独立分量分析 二阶盲辨识 峭度 模态识别 简谐成分
• 年，卷（期）: 2014,（4）
• 页码范围: 413-419
• 页数: 7页
• 分类号: O328|TK421.6
• 字数: 4842字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-7043.201306082

摘要

盲源分离问题（ BSS）大多基于信源信号的独立性假设或者时间结构假设条件来展开研究，对信源的不当假设可能导致算法过学习，产生虚假的信源识别结果。针对机械系统中普遍存在的简谐成分，研究了BSS方法应用于简谐成分盲分离的适用性。简要介绍了2种典型的BSS方法---独立分量分析方法（ ICA）和二阶盲辨识方法（ SOBI），通过峭度分析简谐信号的非高斯性，发现当简谐信号构成傅里叶级数系时，有可能构成非高斯性更强的信号。应用FastICA算法和SOBI算法进行简谐信号盲分离的仿真研究以及简支梁结构模态识别的实验研究。结果表明：当简谐信号构成傅里叶级数系时， ICA方法会优先分离非高斯性更强的信号，导致方法过学习；而SOBI方法能确保简谐成分的盲分离过程准确可靠。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨铁军	哈尔滨工程大学动力与能源工程学院	49	526	13.0	21.0
2	代路	哈尔滨工程大学动力与能源工程学院	4	15	3.0	3.0
3	董建超	哈尔滨工程大学动力与能源工程学院	3	6	2.0	2.0
4	李新辉	哈尔滨工程大学动力与能源工程学院	3	17	2.0	3.0