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基于FastICA自適應(yīng)雙穩(wěn)隨機(jī)共振方法的軸承信號(hào)特征提取

發(fā)布時(shí)間:2018-07-13 13:33
【摘要】:針對(duì)雙穩(wěn)隨機(jī)共振在系統(tǒng)參數(shù)選取上的盲目性以及在復(fù)雜信號(hào)處理上的局限性,提出基于快速獨(dú)立分量分析(FastICA)的自適應(yīng)雙穩(wěn)隨機(jī)共振方法。該方法首先對(duì)一組信號(hào)進(jìn)行FastICA處理,然后對(duì)得到的源信號(hào)進(jìn)行相關(guān)分析并進(jìn)行信號(hào)重組,最后把重組后的信號(hào)輸入自適應(yīng)隨機(jī)共振系統(tǒng)中,達(dá)到提取微弱信號(hào)特征的目的。實(shí)驗(yàn)證明,該方法能有效快速的獲取混雜在強(qiáng)噪聲信號(hào)中的微弱信號(hào)的特征。
[Abstract]:Aiming at the blindness of bistable stochastic resonance in the selection of system parameters and the limitation of complex signal processing, an adaptive bistable stochastic resonance method based on fast independent component analysis (FastICA) is proposed. In this method, a set of signals are processed by FastICA, then the source signal is analyzed and the signal is recombined. Finally, the reconstructed signal is input into the adaptive stochastic resonance system to extract the weak signal features. Experimental results show that the proposed method can obtain the features of weak signals mixed with strong noise signals effectively and quickly.
【作者單位】: 山東理工大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;濰坊市公路管理局;
【基金】:山東省自然基金項(xiàng)目(ZR2013FM005) 山東省高等學(xué)?萍加(jì)劃項(xiàng)目(J10LG22)
【分類號(hào)】:TH133.3

【相似文獻(xiàn)】

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中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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本文編號(hào):2119543

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