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独立分量分析在重磁数据处理中的应用

石油地球物理勘探 2017年第6期52卷 1344-1353页

作者：马龙孟军海付强山中雪李宝兰青海省第三地质矿产勘查院青海西宁810029 中国科学院青藏高原研究所大陆碰撞与高原隆升重点实验室北京100101 青海省第一地质矿产勘查院青海平安810600

独立分量分析(ICA)能够通过发掘和去除数据间的高阶相关成分,使输出分量之间相互独立,对独立源信号进行分离和提取,是盲源分离(BSS)的核心技术。首先介绍了ICA的基本理论,运用基于负熵最大的FastICA(固定点算法)对算法原理进行说明和处... 详细信息

独立分量分析(ICA)能够通过发掘和去除数据间的高阶相关成分,使输出分量之间相互独立,对独立源信号进行分离和提取,是盲源分离(BSS)的核心技术。首先介绍了ICA的基本理论,运用基于负熵最大的FastICA(固定点算法)对算法原理进行说明和处理实验;然后根据重磁信号的特点对独立分量分析的应用进行初步探索,并用幂次方迭代的ICA算法进行了重力异常仿真实验,验证了方法在重力异常的分离和弱异常提取中的有效性;最后应用于实际磁测资料处理,有效识别了不同异常体。

关键词：独立分量分析盲信号分离位场分离弱异常提取

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独立分量分析在自动机振动信号处理中的应用

振动．测试与诊断 2016年第1期36卷 120-125,202页

作者：许昕潘宏侠潘铭志中北大学机械与动力工程学院太原030051 晋中学院机械学院晋中030619

自动机工作中的冲击响应多处在低信噪比和被噪声干扰的复杂振动信号中,寻求一种能在多干扰、噪声强的复杂振动信号中去除干扰信号和噪声的方法,可以提高速射武器自动机故障诊断准确率。研究了独立分量分析(independent component analys... 详细信息

自动机工作中的冲击响应多处在低信噪比和被噪声干扰的复杂振动信号中,寻求一种能在多干扰、噪声强的复杂振动信号中去除干扰信号和噪声的方法,可以提高速射武器自动机故障诊断准确率。研究了独立分量分析(independent component analysis,简称ICA)的基本理论,采用基于改进粒子群的独立分量分析算法模拟生成了仿真信号,获得了比较理想的分离效果。经实际射击数据验证了该方法的可行性,这种基于改进粒子群的独立分量分析算法在自动机结构振动信号处理方面具有较好的效果。

关键词：自动机振动信号独立分量分析改进粒子群信号分离

独立分量分析融合小波能量阈值的电子鼻信号去漂移方法

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农业工程学报 2014年第24期30卷 325-331页

作者：殷勇吴文凯于慧春河南科技大学食品与生物工程学院洛阳471023

电子鼻在长期使用过程中,由于受到传感器老化和温湿度波动等因素的影响,使得电子鼻信号存在着漂移现象,制约了电子鼻的准确检测。为了提高电子鼻鉴别多组分复杂食品时的长期稳健性,提出了一种独立分量分析(independent component analys... 详细信息

电子鼻在长期使用过程中,由于受到传感器老化和温湿度波动等因素的影响,使得电子鼻信号存在着漂移现象,制约了电子鼻的准确检测。为了提高电子鼻鉴别多组分复杂食品时的长期稳健性,提出了一种独立分量分析(independent component analysis,ICA)融合小波能量阈值的去漂移信号方法。首先,运用ICA分解电子鼻信号以获得各个独立成分;其次,根据各个独立成分的小波能量值选择独立成分,以剔除漂移信号;最后,运用所选择的独立成分重构电子鼻信号。选用6种白酒样品和6种食醋样品进行电子鼻鉴别验证:在分别提取2类样品去漂移前后的电子鼻信号积分值(integral value,INV)特征后,分别对6种白酒样品和6种食醋样品进行了Fisher判别分析(fisher discriminant analysis,FDA),FDA的鉴别正确率分别由去漂移前的34.3%(白酒样品)、75.7%(食醋样品)提升到去漂移后的100%(白酒样品)、99.7%(食醋样品)。Fisher判别分析结果表明,所提出的电子鼻信号去漂移方法是有效的。与其他独立分量分析方法相比,该方法不受先验信息的影响,更便于实际应用,研究结果不仅适用于白酒、食醋样品的鉴别,也为其他类型的样品鉴别提供参考。

关键词：小波分析独立分量分析传感器电子鼻漂移信号白酒食醋

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独立分量分析联合最小二乘的DOA估计

系统工程与电子技术 2014年第9期36卷 1687-1695页

作者：牛德智陈长兴徐浩翔唐冬丽屈坤王旭婧空军工程大学理学院陕西西安710051 空军工程大学装备管理与安全工程学院陕西西安710051 空军工程大学防空反导学院陕西西安710051

研究了线性均匀阵列的信号波达方向(direction of arrival,DOA)估计问题。提出了一种基于独立分量分析(independent component analysis,ICA)联合最小二乘(least square,LS)处理的DOA估计新方法。通过天线阵列因子的虚部,建立新的信号... 详细信息

研究了线性均匀阵列的信号波达方向(direction of arrival,DOA)估计问题。提出了一种基于独立分量分析(independent component analysis,ICA)联合最小二乘(least square,LS)处理的DOA估计新方法。通过天线阵列因子的虚部,建立新的信号接收模型,并以此进行ICA应用的可行性分析,将获取源信号的幅值转化为LS问题进行求解。设计了方法的实现步骤,推导了新方法用于DOA估计的角度公式,指出天线阵元间距应满足的条件,在提高精度方面可采用细估计对粗估计的更新来实现。仿真表明,所提方法具有较好的低信噪比性能、角度分辨力较高以及所需数据长度较短,为DOA估计问题提供了一种新的解决方式。

关键词：波达方向独立分量分析最小二乘阵列因子角度分辨力

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独立分量分析及其在信号处理中的应用

华南理工大学学报（自然科学版） 2012年第11期40卷 1-12页

作者：杨俊美余华韦岗华南理工大学电子与信息学院广东广州510640

独立分量分析是近年来由盲源分离技术发展而来的一种多维信号统计处理方法,可以根据源信号的基本统计特征,由观测数据最终恢复出源信号.该方法在很多与信号处理相关的领域有强大的应用潜力.文中简要介绍了独立分量分析的基本概念、原理... 详细信息

独立分量分析是近年来由盲源分离技术发展而来的一种多维信号统计处理方法,可以根据源信号的基本统计特征,由观测数据最终恢复出源信号.该方法在很多与信号处理相关的领域有强大的应用潜力.文中简要介绍了独立分量分析的基本概念、原理及各种独立性判据,综述了独立分量分析在语音信号处理、图像处理、移动通信等领域的应用,最后结合笔者的研究探索,总结了独立分量分析的研究进展和发展趋势.

关键词：信号处理独立分量分析盲源分离高阶统计量

基于奇异值分解和独立分量分析的滚动轴承故障诊断方法

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计量学报 2022年第6期43卷 777-785页

作者：陈剑刘圆圆黄凯旋杨斌刘幸福蔡坤奇合肥工业大学噪声振动研究所安徽合肥230009 安徽省汽车NVH技术研究中心安徽合肥230009

针对强背景噪声下难以提取滚动轴承早期故障信号中故障特征频率的问题,提出奇异值分解和独立分量分析相结合的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先利用相空间重构将一维时域矩阵拓展到高维矩阵,得到吸引子轨迹矩阵;然后对轨迹矩阵进行奇... 详细信息

针对强背景噪声下难以提取滚动轴承早期故障信号中故障特征频率的问题,提出奇异值分解和独立分量分析相结合的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先利用相空间重构将一维时域矩阵拓展到高维矩阵,得到吸引子轨迹矩阵;然后对轨迹矩阵进行奇异值分解降噪,依据奇异值差分谱阈值原则选取相应阶次分量进行重组构造虚拟噪声通道;接着将重组信号和观测信号进行独立分量分析分离;最后利用能量算子解调方法提取出有效的故障特征分量,进而识别故障类型。滚动轴承故障诊断实验和仿真结果表明该方法有效可行。

关键词：计量学滚动轴承故障诊断奇异值分解独立分量分析降噪

独立分量分析和遗传算法相结合的运动想象频带优化

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安徽大学学报（自然科学版） 2019年第1期43卷 37-44页

作者：康莎莎周蚌艳吴小培安徽大学计算机科学与技术学院安徽合肥230601 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室安徽合肥230039

对结合独立分量分析(independent component analysis,简称ICA)和遗传算法(genetic algorithm,简称GA)的运动想象脑电(motor imagery electroencephalogram,简称MI-EEG)特征检测及其优化方法开展研究.设计了基于ICA的MI-EEG分类算法.在此基础上,针对不同受试个体,用GA算法对运动想象诱发的事件相关去同步(event-related desynchronization,简称ERD)频段进行优化选择,用以改善运动想象脑一机接口(brain-computer interface,简称BCI)系统的识别率.实验结果表明,基于ICA的GA算法特征优化方法具有较好的可靠性和实用性,可用于在线BCI的设计与实现.

关键词：脑-机接口脑电信号运动想象遗传算法独立分量分析节律增强频带

独立分量分析和流形学习在VSC-HVDC系统故障诊断中的应用

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西安交通大学学报 2011年第2期45卷 44-48,58页

作者：李志雄严新平武汉理工大学能源与动力工程学院武汉430063

提出一种基于独立分量分析(ICA)和局部线性嵌入流形学习算法(LLE)的新型高压直流输电(VSC-HVDC)系统故障诊断方法.由于随机噪声的干扰,单个传感器测得的系统故障信号无法直接用于故障检测,故使用快速ICA对多通道传感器测得的直流电压和... 详细信息

提出一种基于独立分量分析(ICA)和局部线性嵌入流形学习算法(LLE)的新型高压直流输电(VSC-HVDC)系统故障诊断方法.由于随机噪声的干扰,单个传感器测得的系统故障信号无法直接用于故障检测,故使用快速ICA对多通道传感器测得的直流电压和电流信号进行盲源分离处理以恢复去噪的系统故障源信号;然后利用LLE挖掘潜藏于恢复信号中的子流形,提取故障敏感特征;最后将LLE提取的故障特征量作为支持向量机(SVM)的输入,建立系统故障诊断模型.通过对系统交流相对相故障、交流相对地故障以及复合故障等仿真信号进行分析,表明所提出的ICA-LLE方法能够有效地提取故障关键特征,并在3维空间将故障特征隔离,从而得到满意的SVM故障识别效果,且SVM分类精度比只使用LLE提高了近20%.

关键词：输电故障诊断独立分量分析流形学习

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独立分量分析在短期交通流量预测中的应用

计算机应用研究 2020年第S1期37卷 72-75页

作者：林蕾黄方林舒勤航空工业成都飞机工业(集团)有限责任公司成都610000 四川大学电气信息学院成都610065

传统短期交通流量预测方法都基于相同的预测模型直接对总体流量进行预测,总体流量数据中含有若干个分量,不同分量使用同一个预测模型,预测模型无法符合每一个分量数据的变化规律,导致预测结果精确度不高。为了提高流量预测精度,节省预... 详细信息

传统短期交通流量预测方法都基于相同的预测模型直接对总体流量进行预测,总体流量数据中含有若干个分量,不同分量使用同一个预测模型,预测模型无法符合每一个分量数据的变化规律,导致预测结果精确度不高。为了提高流量预测精度,节省预测时间,改善传统预测方法的不足,将独立分量分析方法应用到短期流量预测中,对自回归滑动平均(ARMA)预测模型进行了改进。首先,对去除周期分量的高速公路交通流量数据进行独立分量分析,将其分解成若干个正交独立分量,减少分量关联性带来的预测误差;然后,对不同的独立分量分别构建适当阶数的自回归滑动平均模型,即对不同分量进行单独预测;最后,用最小二乘法求解独立分量分析中的混合矩阵,通过混合矩阵将独立交通分量的所有预测值准确地重构回最终需要的交通流量预测值。结果表明,该方法与直接自回归滑动平均模型预测法和经验模态分解法相比具有更高的预测精度和更短的计算时间。

关键词：短期交通流量预测独立分量分析交通流量最小二乘法自回归滑动平均模型