本文關(guān)鍵詞： 盲源分離 獨(dú)立分量分析 二階盲辨識 峭度 模態(tài)識別 簡諧成分　出處：《哈爾濱工程大學(xué)學(xué)報(bào)》2014年04期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：盲源分離問題(BSS)大多基于信源信號的獨(dú)立性假設(shè)或者時(shí)間結(jié)構(gòu)假設(shè)條件來展開研究,對信源的不當(dāng)假設(shè)可能導(dǎo)致算法過學(xué)習(xí),產(chǎn)生虛假的信源識別結(jié)果。針對機(jī)械系統(tǒng)中普遍存在的簡諧成分,研究了BSS方法應(yīng)用于簡諧成分盲分離的適用性。簡要介紹了2種典型的BSS方法——獨(dú)立分量分析方法(ICA)和二階盲辨識方法(SOBI),通過峭度分析簡諧信號的非高斯性,發(fā)現(xiàn)當(dāng)簡諧信號構(gòu)成傅里葉級數(shù)系時(shí),有可能構(gòu)成非高斯性更強(qiáng)的信號。應(yīng)用FastICA算法和SOBI算法進(jìn)行簡諧信號盲分離的仿真研究以及簡支梁結(jié)構(gòu)模態(tài)識別的實(shí)驗(yàn)研究。結(jié)果表明:當(dāng)簡諧信號構(gòu)成傅里葉級數(shù)系時(shí),ICA方法會優(yōu)先分離非高斯性更強(qiáng)的信號,導(dǎo)致方法過學(xué)習(xí);而SOBI方法能確保簡諧成分的盲分離過程準(zhǔn)確可靠。
[Abstract]:The blind source separation problem (BSS) is mostly based on the independence hypothesis or time structure hypothesis of the source signal. The improper assumption of the source may lead to over-learning of the algorithm. Producing false source identification results. In view of the common harmonic components in mechanical systems, The applicability of BSS method in blind separation of simple harmonic components is studied. Two typical BSS methods, independent component analysis (ICA) and second order blind identification, are briefly introduced. The non-#china_person0# of simple harmonic signals is analyzed by kurtosis. It is found that when a simple harmonic signal constitutes a Fourier series system, FastICA algorithm and SOBI algorithm are used to simulate the blind separation of simple harmonic signals and the experimental study on modal identification of simple beam structures. The results show that when the simple harmonic signals form Fourier, the results show that: 1. The series system timing ICA method will give priority to the separation of non-#china_person0# signals. The SOBI method can ensure the accuracy and reliability of blind separation of harmonic components.
【作者單位】： 哈爾濱工程大學(xué)動力與能源工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51375103)
【分類號】：TN911.7

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本文編號：1520185