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基于自适应字典压缩感知的欠定工作模态参数识别

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计算机集成制造系统 2023年第1期29卷 285-295页

作者：王继争王成陈建伟李海波赖雄鸣王鑫何霆华侨大学计算机科学与技术学院福建厦门361021 西安交通大学机械结构强度与振动国家重点实验室陕西西安710049 圣地亚哥州立大学数学与统计学院美国加利福尼亚州圣地亚哥92182 华侨大学机电及自动化学院福建厦门361021

针对基于稀疏成分分析和正交基压缩感知的欠定工作模态参数识别方法准确率低、鲁棒性差的问题,提出一种基于自适应字典压缩感知的欠定工作模态参数识别方法。所提方法在模态振型估计的基础上利用自适应字典压缩感知重构模态坐标响应。... 详细信息

针对基于稀疏成分分析和正交基压缩感知的欠定工作模态参数识别方法准确率低、鲁棒性差的问题,提出一种基于自适应字典压缩感知的欠定工作模态参数识别方法。所提方法在模态振型估计的基础上利用自适应字典压缩感知重构模态坐标响应。在压缩感知框架下,首先,所提方法利用滤波分离的方法构造字典学习的训练样本;然后,使用基于K均值奇异值分解的字典学习方法和层次耦合字典训练策略生成自适应字典,实现了无监督的字典学习;最后,利用正交匹配追踪算法得到稀疏系数分量,进而恢复源信号重构模态坐标响应。在压缩感知框架下,所提方法利用K均值奇异值分解算法学习得到的自适应字典,对于信号的分解比傅里叶基或离散余弦基等正交基具有更强的稀疏表示能力。在5自由度的仿真数据集下的欠定工作模态参数识别的结果表明,所提方法比稀疏成分分析、正交基压缩感知等方法具有更好的识别精度和鲁棒性。

关键词：工作模态分析欠定压缩感知自适应字典滤波分离

基于EMD-NLPCA的欠定非线性盲源分离算法及应用

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太赫兹科学与电子信息学报 2024年第2期22卷 194-200页

作者：唐铭阳吴亚锋李晋西北工业大学能源与动力学院陕西西安710129

对欠定非线性混合信号的盲源分离算法进行研究,提出一种基于经验模式分解与非线性主成分分析(EMD-NLPCA)的盲源分离算法。首先对观测信号做EMD处理,重构信号后引入高阶统计量,再进行主成分分析,完成信号分离。该算法既可以应对欠定环境... 详细信息

对欠定非线性混合信号的盲源分离算法进行研究,提出一种基于经验模式分解与非线性主成分分析(EMD-NLPCA)的盲源分离算法。首先对观测信号做EMD处理,重构信号后引入高阶统计量,再进行主成分分析,完成信号分离。该算法既可以应对欠定环境,又解决了非线性混合问题。仿真实验中,将该算法与稀疏分量分析法的结果进行比照,证明了该算法的正确性以及相较于稀疏分量分析法更具普适性。将该算法用于无人机发动机开车音频信号的分离,效果较好。

关键词：盲源分离经验模式分解非线性主成分分析欠定非线性混合

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欠定无人机发动机开车声音信号盲源分离

噪声与振动控制 2022年第4期42卷 127-131页

作者：唐铭阳吴亚锋周楠西北工业大学能源与动力学院西安710129

针对无人机发动机开车实验,设计了一个四通道声音信号采集系统并对采集信号进行盲源分离。首先以相关系数为标准采集4路信号,其次选取其中3路信号利用EMD-NLPCA盲源分离算法进行欠定盲源分离,最后得到发动机螺桨噪声、排气噪声、试验间... 详细信息

针对无人机发动机开车实验,设计了一个四通道声音信号采集系统并对采集信号进行盲源分离。首先以相关系数为标准采集4路信号,其次选取其中3路信号利用EMD-NLPCA盲源分离算法进行欠定盲源分离,最后得到发动机螺桨噪声、排气噪声、试验间的风机噪声和其他背景噪声等4种信号,为进一步进行发动机故障定位和诊断提供了必要的数据基础。

关键词：声学盲源分离 EMD-NLPCA 无人机发动机欠定声音信号

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欠定条件下的盲分离算法

数据采集与处理 2006年第2期21卷 128-132页

作者：徐尚志苏勇叶中付中国科学技术大学电子工程与信息科学系合肥230027

盲信号分离中当源信号个数大于观测信号个数,且源信号不是足够稀疏时,如果利用聚类算法进行分离,分离效果将会变差。为此提出一种在此欠定条件下新的盲信号分离算法。利用源信号的“稀疏性”估计混合矩阵,然后简化混合矩阵构造新的混合... 详细信息

盲信号分离中当源信号个数大于观测信号个数,且源信号不是足够稀疏时,如果利用聚类算法进行分离,分离效果将会变差。为此提出一种在此欠定条件下新的盲信号分离算法。利用源信号的“稀疏性”估计混合矩阵,然后简化混合矩阵构造新的混合模型。由于源信号间具有的独立性,使得可以在新的混合模型中从观察信号的自相关函数中估计出源信号的频谱,从而达到分离出源信号的目的,且分离效果优于聚类算法。最后给出仿真试验实例,试验结果验证了算法的有效性。

关键词：盲源分离多源少元稀疏源欠定

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欠定盲分离时变混合矩阵的估计

电子科技大学学报 2015年第4期44卷 508-512页

作者：付卫红李爱丽黄坤马丽芬严新杨博西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室西安710071 航天恒星科技有限公司北京海淀区100086

针对欠定盲分离中时变混合矩阵的估计问题,在稀疏域二维最小偏差角算法的基础上,提出了一种改进的欠定盲分离时变混合矩阵估计算法。该算法通过判断原始阵各列上是否都有观测点聚集和聚集在原始阵上的观测点以外的点的聚集方向,来检测... 详细信息

针对欠定盲分离中时变混合矩阵的估计问题,在稀疏域二维最小偏差角算法的基础上,提出了一种改进的欠定盲分离时变混合矩阵估计算法。该算法通过判断原始阵各列上是否都有观测点聚集和聚集在原始阵上的观测点以外的点的聚集方向,来检测变化时刻;并利用基于点密度大区域检测算法估计混合矩阵。改进算法对于混合矩阵发生某些列增加、消失和变化时均能检测出变化,并且在大幅提高变化时刻检测概率和混合矩阵估计精度的同时,降低了复杂度。实验仿真结果表明,在20 d B信噪比时,混合矩阵估计精度提高了60%以上。

关键词：盲源分离混合矩阵估计信号处理时变欠定

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欠定和非完全稀疏的盲源恢复

华南理工大学学报（自然科学版） 2010年第6期38卷 19-23页

作者：赵敏谢胜利肖明华南理工大学电子与信息学院茂名学院电子信息工程系

由于现有的盲源分离(BSS)算法仅适用于稀疏源而不适用于非完全稀疏源,文中针对两个观测信号,提出了统计非稀疏准则(SNSDP).该准则将信号分成若干区间,根据源的相关性判断各区间是否非完全稀疏,并在非完全稀疏和稀疏的区间采取不同的源... 详细信息

由于现有的盲源分离(BSS)算法仅适用于稀疏源而不适用于非完全稀疏源,文中针对两个观测信号,提出了统计非稀疏准则(SNSDP).该准则将信号分成若干区间,根据源的相关性判断各区间是否非完全稀疏,并在非完全稀疏和稀疏的区间采取不同的源恢复策略,因此改善了所估计的源.仿真结果表明,文中算法与传统算法相比,明显改善了恢复信号的波形,提高了信干比.

关键词：盲源分离欠定稀疏表示非完全稀疏性

基于旋转不变阵列的分段平稳信号欠定DOA估计

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北京工业大学学报 2012年第9期38卷 1326-1331页

作者：王荣博侯朝焕中国科学院声学研究所北京100190

为克服KR-MUSIC算法限定阵列为均匀线列阵、需要空域谱搜索、计算量较大的缺点,提出了一种基于旋转不变阵列的DOA估计算法,扩大了应用范围,且算法通过解析运算估计DOA,避免了计算量较大的谱搜索.该算法可估计的DOA个数由KR-MUSIC方法的2... 详细信息

为克服KR-MUSIC算法限定阵列为均匀线列阵、需要空域谱搜索、计算量较大的缺点,提出了一种基于旋转不变阵列的DOA估计算法,扩大了应用范围,且算法通过解析运算估计DOA,避免了计算量较大的谱搜索.该算法可估计的DOA个数由KR-MUSIC方法的2N-1增加到N2/2.仿真结果表明,在同样信噪比、帧长和帧数条件下,本文算法的性能要优于KR-MUSIC算法.

关键词：波达方向估计旋转不变分段平稳信号虚拟阵列欠定

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空时频域中欠定混合条件下的波达方向估计

国防科技大学学报 2015年第5期37卷 149-154页

作者：朱立为汪亚王翔黄知涛国防科技大学电子科学与工程学院湖南长沙410073 电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室河南洛阳471003

波达方向估计是阵列信号处理领域的热点问题,但经典的波达方向估计方法通常要求阵元数大于源信号个数,即满足超定条件,而在实际中往往面临的是源信号个数大于阵元数的欠定条件。基于此,提出了一种基于空间时频分布的多重信号分类扩展算... 详细信息

波达方向估计是阵列信号处理领域的热点问题,但经典的波达方向估计方法通常要求阵元数大于源信号个数,即满足超定条件,而在实际中往往面临的是源信号个数大于阵元数的欠定条件。基于此,提出了一种基于空间时频分布的多重信号分类扩展算法,通过将空间时频分布矩阵进行扩展,实现了欠定条件下的波达方向估计。相比时频多重信号分类算法,所提算法能同时适应超定和欠定条件;相比已有的欠定波达方向估计方法,其不但保证了波达方向估计的精度,而且放宽了对源信号稀疏性的要求,同时还降低了对快拍数的要求。仿真实验结果证明了该方法的有效性。

关键词：波达方向时频分布欠定

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基于稀疏成分分析的欠定工作模态参数识别

计算机集成制造系统 2021年第8期27卷 2405-2415页

作者：王鑫王成李海波赖雄鸣陈叶旺华侨大学计算机科学与技术学院福建厦门361021 厦门市企业互操作与商务智能工程技术研究中心福建厦门361021 华侨大学机电及自动化学院福建厦门361021

针对基于独立成分分析的工作模态参数识别方法可识别模态数较少的问题,提出一种基于稀疏成分分析的欠定工作模态参数识别方法。该方法从线性时不变小阻尼结构的模态振型、模态坐标的性质和稀疏成分分析的基本假设出发,找出模态振型与混... 详细信息

针对基于独立成分分析的工作模态参数识别方法可识别模态数较少的问题,提出一种基于稀疏成分分析的欠定工作模态参数识别方法。该方法从线性时不变小阻尼结构的模态振型、模态坐标的性质和稀疏成分分析的基本假设出发,找出模态振型与混合矩阵之间、模态坐标响应与稀疏成分之间的一一对应关系,将欠定工作模态参数识别问题转化为稀疏成分分析问题。首先,从基于传统盲源分离的工作模态参数识别中存在的问题和稀疏成分分析流程,建立了基于稀疏成分分析的工作模态参数识别框架和流程步骤;其次,针对欠定工作模态参数识别振型的解释和评价问题,提出欠定条件下识别振型的特点及评价方法;最后,讨论了可识别模态数、模态遗漏、虚假模态及方法的适用范围,并与独立成分分析方法进行了理论比较。通过5自由度仿真数据集下的工作模态参数识别,表明所提方法具有有效性和优越性。

关键词：工作模态参数识别稀疏成分分析欠定模态振型评估独立成分分析