提出了一种基于两步法的欠定盲源分离新算法.在混叠矩阵估计阶段,采用基于势函数的聚类方法,在源信号恢复阶段,提出一种快速的稀疏信号重构算法.系统方程As( t) =x( t)的任一解,由它的一个特解与其相对应的齐次线性方程组的一组基的线性组合之和表示,从而使原来直接估计有n个独立变量的源信号s( t)转化为估计只有n-m个独立变量的系数向量z.再借助稀疏表示实现盲源信号的分离.仿真实验验证了新算法容易实现,分离速度快,能够很好地满足盲分离对速度的要求.
2023-04-07 14:55:49
640KB
1
开发了一种改进的稀疏分量分析 (SCA)。 SCA 方法之前只是在一个框架中定义过，但目前还没有完整的算法。 我们探索了一种完整的自动算法，然后用它来处理机械工程中的模态识别问题。 本软件只适用于振动信号，不适用于语音信号。 如果要处理语音信号，则需要改变混合矩阵估计方法。 亲爱的亲。 Ishwarya Venkatesh，相应的论文已经提交了冲击和振动。 由于SCA基于瞬时混合模型，所以只能无时延地处理传感器数据。 所以我建议你处理以刚性结构而不是柔性结构记录的数据。
2021-08-05 15:15:18
456KB
1
基于稀疏成分分析的欠定盲源分离技术在风力发电机齿轮箱轴承故障特征提取中的应用
2021-03-03 21:09:17
626KB
1