本文選題：盲源分離　切入點(diǎn)：卷積模型　出處：《振動(dòng)與沖擊》2014年06期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：由于機(jī)械系統(tǒng)的振動(dòng)信號(hào)能有效反映系統(tǒng)特征,對(duì)其進(jìn)行盲解卷積能提供由混合信號(hào)中分離出源信號(hào)的可能性,為此提出機(jī)械系統(tǒng)振動(dòng)卷積模型;將多通道盲最小均方差與縮減盲源方法結(jié)合提出MBLMS-TDS組合算法,且利用該算法對(duì)卷積混合信號(hào)進(jìn)行盲解卷積驗(yàn)證算法的合理性;用該算法對(duì)柴油機(jī)表面混合振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分離,獲得活塞撞擊缸體信號(hào)與柴油機(jī)燃燒信號(hào)。
[Abstract]:Because the vibration signal of mechanical system can effectively reflect the characteristics of the system, blind deconvolution can provide the possibility of separating the source signal from the mixed signal, so a vibration convolution model of mechanical system is proposed. Combining the multichannel blind minimum mean square error method with the reduced blind source method, the MBLMS-TDS combination algorithm is proposed, and the algorithm is used to verify the rationality of the algorithm for blind deconvolution of convolutional mixed signals, and the proposed algorithm is used to separate the mixed vibration signals of diesel engine surface. The piston impingement signal and the diesel engine combustion signal are obtained.
【作者單位】： 吉林大學(xué)機(jī)械科學(xué)與工程學(xué)院工程力學(xué)系;汽車振動(dòng)噪聲與安全控制綜合技術(shù)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：吉林省科技發(fā)展計(jì)劃項(xiàng)目(201205021)
【分類號(hào)】：TN911.7

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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2 熊p，

本文編號(hào)：1562536