【摘要】：傳統(tǒng)的低階自適應(yīng)濾波器難以抑制或消除激光位移信號的高階統(tǒng)計噪聲,且在微位移測量條件下,基于最大熵或自然梯度的盲源分離方法的收斂速度和信噪比會急劇降低.為此,文中利用混合信號的峭度變化特性,提出了最大三階相關(guān)峭度反卷積算法,設(shè)計了反卷積逆濾波器,分析了最大三階相關(guān)峭度反卷積算法的收斂性和穩(wěn)定條件,并構(gòu)建了實驗平臺進行盲提取實驗.結(jié)果表明,最大三階相關(guān)峭度反卷積算法可有效地盲提取激光位移信號和多重反射信號,較FastICA算法具有更快的收斂速度和更高的信噪比.
[Abstract]:The traditional low-order adaptive filter is difficult to suppress or eliminate the high-order statistical noise of laser displacement signal, and the convergence speed and signal-to-noise ratio of blind source separation method based on maximum entropy or natural gradient will decrease sharply under the condition of micro-displacement measurement. Based on the kurtosis characteristics of mixed signals, a maximum third order correlated kurtosis deconvolution algorithm is proposed, a deconvolution filter is designed, and the convergence and stability conditions of the maximum third order correlation kurtosis deconvolution algorithm are analyzed. An experimental platform was constructed for blind extraction experiments. The results show that the maximum third order correlation kurtosis deconvolution algorithm can effectively blind extract laser displacement signals and multi-reflection signals, and has faster convergence speed and higher signal-to-noise ratio than FastICA algorithm.
【作者單位】： 華南理工大學(xué)機械與汽車工程學(xué)院;云南民族大學(xué)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)云南省高校重點實驗室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61262091) 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)云南省高校重點實驗室開放基金資助項目(ZK2011002)
【分類號】：TN911.7

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：2154291