作者:叶红仙,杨世锡,杨将新 单位:中国机械工程学会 出版:《机械工程学报》2009年第01期 页数:7页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFJXXB2009010340 DOC编号:DOCJXXB2009010349 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《一个用于卷积混合模型的时频分析盲分离算法》PDF+DOC2009年第01期 王卫华,黄凤岗 《卷积混合模型分离算法与多局部放电混合信号分离》PDF+DOC2013年第06期 唐炬,王伟,李伟,张晓星,姚陈果 《基于传感器阵列的近场时延信号盲源分离算法》PDF+DOC2009年第05期 马鹏,张剑云 《FastICA算法在机械振动信号分离中的应用》PDF+DOC2008年第01期 刘婷婷,任兴民,康召辉 《JADE盲源分离算法在变压器振动信号监测中的应用》PDF+DOC2017年第09期 徐智超,李凯,赵振刚,李英娜,李川 《基于时域模糊决策融合的雷达工作模式识别方法》PDF+DOC2018年第06期 董晓璇,程嗣怡,周一鹏,王玉冰 《基于卷积神经网络的足跟着地事件检测算法》PDF+DOC2019年第21期 李卓容,王凯旋,何欣龙,糜忠良,唐云祁 《一种信号源数目的盲估计方法》PDF+DOC2001年第09期 章新华,张安清,孙剑平 《对康明斯发动机振源及其所映射故障的分析》PDF+DOC1994年第02期 王朝辉,吴玲娥,石博强,张文明,刘立,潘忠志,高贯一,刘耀钢 《含噪的超定问题及其在振源识别中的应用》PDF+DOC2006年第22期 陈茜,樊可清,邓志龙
  • 在机械多源振动传播和卷积混合模型的基础上,提出一种基于时域的多振源卷积混合信号的盲源分离算法。该算法以独立性为评判准则,采用反向学习和合理简化滤波器系数的方式,进行滤波器系数的学习,进而实现基于时域的多振源卷积混合信号的分离。仿真试验和多机振动源试验结果表明,该算法对于多源卷积混合信号具有很好的分离效果,可应用于机械设备多激振源卷积混合情况下机械振动源信号的有效分离。

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