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Study on Rectal Pressure Signal Preprocessing Based on PSR-Improved fast ica Algorithm

2015年中国智能自动化学术会议

作者： Hong Song Weilong Du Qingjie Zhao School of Software Beijing Institute of Technology School of Computer Science Beijing Institute of Technology

A method is proposed for distinguishing patients with depression from normal controls based on data measured by FNIRS during a cognitive task. First,fast Independent Component Analysis(fast ica) and Wavelet Package Decomposition(WPD) are used to extract features from 52-channel Functional NearInfrared Spectroscopy(FNIRS) data of patients with depression and normal healthy persons. Then a classifier based on Support Vector Machine(SVM) is designed for classification. The experimental results indicate that the proposed method can achieve a satisfactory classification with the accuracy 86.7647 % for total and90.74 % for patients. Also, the results suggested that FNIRS may be a promising clinical tool in the diagnosis and treatment of psychiatric disorders.

关键词： Depression discrimination FNIRS fast ica WPD SVM

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Study on Rectal Pressure Signal Preprocessing Based on PSR-I...

基于有理非线性fast-ica的含噪超高斯信源分离

第37届中国控制会议

作者： Peng Zan Yankai Liu Suqin Zhang Meihan Chang Zhiyuan Gao School of Mechatronics Engineering and Automation of Shanghai University Shanghai Key Laboratory of Power Station Automation Technology Naval Aeronautical University Qingdao Campus

In view of the lack of signal preprocessing in the current artificial anal sphincter system research, a method was proposed. In the method, C-C phase space reconstruction technique（PSR） was used for multi-dimensional reconstruction of the signal and then reconstructed signal will be separated by improved fast independent component analysis（fast ica） algorithm with fifteenth order Newton iteration. The simulation signal was used to verify the method. Based on the effectiveness of this method, the obtained rectal pressure signal was separated by experiment. Short time flourier transform（STFT） was carried for the separated components to determine the properties of the signals and select the rectal signal component. The experimental results show that the proposed method can achieve the signal preprocessing. Besides, the signal to noise ratio（SNR） of component separated by improved fast ica is close to basic fast ica. But the number of iterations is less and convergence is faster. This study is of positive significance for the diagnosis of rectal function by artificial anal sphincter system.

关键词： Rectal pressure signal fast ica C-C phase space reconstruction short time flourier transform

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基于有理非线性Fast-ICA的含噪超高斯信源分离

作者：何安玲湖南大学

学位级别：硕士

盲源分离(BSS)是指在源信号及其混合过程均未知的情况下,仅由观测到的混合信号来分离出源信号的过程。盲源分离是一种功能强大的信号处理方法,并且广泛地应用于图像信号处理、语音(音频)信号处理、移动通信、生物医学系统、地震信号处... 详细信息

盲源分离(BSS)是指在源信号及其混合过程均未知的情况下,仅由观测到的混合信号来分离出源信号的过程。盲源分离是一种功能强大的信号处理方法,并且广泛地应用于图像信号处理、语音(音频)信号处理、移动通信、生物医学系统、地震信号处理等诸多领域之中。独立成分分析(ica)是一种根据观测信号来恢复出其潜在成分的统计模型,因此它是解决盲源分离问题的一种有效方法。本文研究瞬时方型(完备)线性混合的ica模型。ica方法通常由目标函数和优化算法所构成,本文采用基于最大化非高斯性的fastica作为优化算法。fastica算法使用双曲正切(tanh)和高斯(gauss)函数作为非线性函数实现对超高斯信源的盲分离。由于tanh和gauss的计算负担较大,所以它们并非最优选择。正是基于此,本文提出两种新的有理非线性函数分别代替tanh和gauss,仿真实验表明采用有理非线性函数的fastica能在提高计算速度的同时保持或者提高信号的分离性能。因为这些有理非线性函数分别来源于对tanh和gauss的切比雪夫—帕德(Tchebyshev-Pade)逼近,所以分别称之为 VTT(Variant Tanh Tchebyshev-Pade)和VGT(Variant Gauss Tchebyshev-Pade)。在现实世界中,观测信号中往往存在着各种各样的噪声,所以必须考虑含噪声的盲源分离问题。本文主要研究“传感器噪声”的ica模型,针对这种噪声模型,混合信号在盲分离前需要通过小波方法进行去噪处理。本文分析了小波阈值去噪的特点,并构造了一种新的阈值函数。与传统的软、硬阈值函数相比,新的阈值函数不仅克服了硬阈值函数不连续的缺点,而且同软阈值函数一样具有连续性。仿真实验表明,利用新的阈值函数去噪,在信噪比增益和最小均方误差上均要优于传统的软、硬阈值函数,且重构信号的近似性更好。

关键词：含噪盲分离 fast ica 有理非线性切比雪夫-帕德逼近小波阈值去噪阈值函数

基于ica与Bayes算法的高铁牵引变压器绕组故障诊断方法研究

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基于ICA与Bayes算法的高铁牵引变压器绕组故障诊断方法研究

作者：涂明南京师范大学

学位级别：硕士

随着我国高铁不断发展,其安全可靠的运行对促进社会经济的快速发展具有重要意义。牵引变压器是保障高铁安全运行的重要设备之一,而绕组直接影响到牵引变压器的变比,对牵引变压器正常工作具有决定意义,因此对牵引变压器绕组的故障诊断也... 详细信息

随着我国高铁不断发展,其安全可靠的运行对促进社会经济的快速发展具有重要意义。牵引变压器是保障高铁安全运行的重要设备之一,而绕组直接影响到牵引变压器的变比,对牵引变压器正常工作具有决定意义,因此对牵引变压器绕组的故障诊断也提出了更高的要求。然而高铁牵引变压器是一类电压等级特殊、所牵引的负荷变化剧烈、外部短路频繁的特殊变压器,牵引变压器的绕组一直处于高负荷工作状态,因此绕组故障的累积继而引发重大故障的问题相对频繁。针对上述问题,本文基于独立成分分析(Independent Component Analysis,ica)与Bayes算法对高铁牵引变压器绕组故障诊断方法进行研究,提出了快速独立成分分析(fast Independent Component Analysis,fast ica)算法对高铁牵引变压器进行绕组故障诊断,并结合Bayes算法对故障诊断方法进行优化改进,为高铁牵引变压器的绕组故障诊断提供理论依据,以提高牵引电网与高铁运行的安全可靠性。具体包括:(1)研究了单相、三相V/v、三相V/x、Scott、三相YNd11、阻抗平衡接线的六种高铁牵引变压器不同绕组接线形式的拓扑结构;搭建了六种牵引变压器电力系统仿真模型,比较了六种高铁牵引变压器的优缺点,分析了牵引变压器常用供电方式;并且分析了基于定性经验知识的、基于解析模型的、基于数据驱动的故障诊断方法。(2)提出了高铁牵引变压器的环境噪声分离方法。首先建立了基于盲信号分离原理的环境噪声分离模型,然后分析了牵引变压器电压信号环境噪声分离方法;研究了牵引变压器环境噪声分离矩阵的计算方法,并且研究了带环境噪声的电压信号的预处理方法,进一步研究了基于负熵最大的fast ica环境噪声分离方法,最后通过对环境噪声分离方法进行仿真验证,充分证明了基于负熵最大的fast ica环境噪声分离方法的可行性和有效性。(3)提出了 fast ica算法对牵引变压器进行绕组故障诊断的方法。针对三相V/x接线牵引变压器绕组故障,选取了 I2和平方预测误差(Squared Prediction Error,SPE)故障监测统计量,并且提出了故障贡献图对牵引变压器绕组故障点进行故障定位,通过仿真完成了牵引变压器绕组故障的初步诊断。(4)提出了 ica与Bayes算法相结合的针对牵引变压器绕组的故障诊断的优化方法,并且提出了综合EI2(Ensemble I2,EI2)和综合平方预测误差(Ensemble Squared prediction error,ESPE)综合统计量对绕组故障进行监测,提高了故障监测的精确性和高效性。最后以三相V/x接线高铁牵引变压器为平台,通过仿真,验证了 ica与Bayes算法相结合而改进后的算法的可行性与有效性。

关键词：高速铁路牵引变压器绕组故障诊断 fast ica Bayes算法

基于独立分量分析的桥梁动态称重多车识别研究

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基于独立分量分析的桥梁动态称重多车识别研究

作者：董岳湖南大学

学位级别：硕士

桥梁动态称重(Bridge weigh-in-motion,BWIM)是一种无需直接接触获得车辆轴重信息的有效方法。在单车过桥情况下,传统的BWIM系统能够有效识别轴重,尤其在总重方面识别精度很高,而在多车同时过桥的情况下,由于多车响应信号相互干扰,传统... 详细信息

桥梁动态称重(Bridge weigh-in-motion,BWIM)是一种无需直接接触获得车辆轴重信息的有效方法。在单车过桥情况下,传统的BWIM系统能够有效识别轴重,尤其在总重方面识别精度很高,而在多车同时过桥的情况下,由于多车响应信号相互干扰,传统的BWIM系统无法准确识别轴重。针对BWIM系统中的多车轴重识别问题,提出了利用独立分量分析(Independent Component Analysis,ica)分离多车引起的混合响应信号的方法。通过ica分离混合响应信号,获得单车对应的响应信号,即可利用传统的BWIM系统进行轴重识别。这种方法对桥梁结构信息依赖度低,与通过改进传统BWIM算法解决多车过桥问题的方法如影响面法相比更具有普适性。本文基于仿真分析,美国阿拉巴马州I-78桥,I-459桥和广东省清远市伦洲大桥北侧引桥的现场试验,对应用ica解决BWIM系统中的多车识别问题进行了相关研究,主要完成了以下工作:(1)基于各主梁间的应变关系,建立BWIM系统中的ica模型,并阐述了利用ica解决BWIM系统中的多车识别问题的一般步骤。(2)通过对仿真实验得到的多车模拟混合响应信号进行分离,比较了三种ica算法(二阶盲辨识:WASOBI,快速独立分量分析:fastica和联合近似特征矩阵对角化:JADE)的分离效果,并引入了具体的分离效果评价参数:信号干扰比(SIR)和波形相似系数(NCC),结果表明WASOBI算法更稳定且分离效果较好,所以初步选择WASOBI算法用于实桥混合响应信号分离。此外,通过在模拟混合信号中添加高斯白噪声,研究了三种ica算法的抗噪音干扰能力。(3)利用WASOBI算法分离三座不同类型桥梁的现场实测混合信号,验证了该算法的有效性。调整了二维Moses算法的轴重识别算法,并以此对得到的单车响应信号进行轴重识别,结果表明总重及组轴识别较准,单轴识别相对较差。此外,根据三座桥的各梁应变信号特征和信号分离结果,分析了将ica用于不同桥型桥梁的混合响应信号分离时需要进行的相关调整。(4)分析了信号分离精度的主要影响因素:独立性和混合线性程度,结果表明不同的ica算法对这些因素的敏感度不同。通过对这些因素的分析研究,发现fastica和JADE算法的分离效果与源信号独立程度正相关,WASOBI算法虽然受独立性影响小,能够适应多数情况下的多车信号分离,但在源信号分量间独立性强的情况下,分离效果有时没有fastica或JADE算法好,因此对实际ica算法的选择和各算法适应的情况作了更进一步分析。混合模式的线性程度较高时对分离效果影响小,但随着线性程度的下降,会出现无法有效分离的情况。(5)针对某些情况下BWIM中源信号难以满足ica中的独立性假设导致信号分离效果较差的问题,本文提出利用一种无需独立性假设的非负矩阵分解法(NMF)作为ica的补充算法分离混合响应信号。NMF以非负性假设为约束分离信号,仿真和实桥信号分离结果表明其分离效果较好,为BWIM系统中混合响应信号的分离拓展了一条新思路。

关键词：桥梁动态称重系统独立分量分析多车信号轴重识别 WASOBI fast ica JADE NMF

欠定盲源分离混合矩阵估计及源信号恢复方法研究

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欠定盲源分离混合矩阵估计及源信号恢复方法研究

作者：张文霞燕山大学

学位级别：硕士

盲源分离自提出,一直是信号处理领域的研究热点之一。欠定盲源分离是观测信号数量少于源信号数量的盲源分离模型,更符合现实应用要求。目前解决欠定盲源分离问题主要是基于稀疏分量分析理论,首先估计混合矩阵,然后在此基础上重构源信号... 详细信息

盲源分离自提出,一直是信号处理领域的研究热点之一。欠定盲源分离是观测信号数量少于源信号数量的盲源分离模型,更符合现实应用要求。目前解决欠定盲源分离问题主要是基于稀疏分量分析理论,首先估计混合矩阵,然后在此基础上重构源信号,该算法的前提要求是信号需具有良好的稀疏性。本文在对国内外研究现状深入分析的基础之上,主要针对源信号稀疏性较弱的情况,研究了欠定盲源分离的混合矩阵估计与源信号重构方法。首先,介绍了盲源分离及欠定盲源分离的理论和系统模型,并对现今盲源分离中的几种主流算法、基于稀疏分量分析的混合矩阵估计和源信号恢复主要算法做了详细阐述。其次,对信号的稀疏表示及分解进行研究,通过变换域处理实现信号的稀疏表示。本文通过短时傅里叶变换将信号转换到频域,并根据单源等比系数的概念处理信号数据,提高信号稀疏性。由于传统聚类算法需要提前设置分类数目,本文研究了基于密度对象排序聚类的源信号数目估计,最后利用模糊C均值聚类方法估计出混合矩阵。再次,在压缩感知理论的支撑下,推导出欠定盲源分离与前者的等效模型,将压缩感知中信号重构算法应用到欠定盲源分离的信号恢复中。在完成混合矩阵估计的前提下,采用K-SVD算法训练字典,并利用OMP算法求得信号稀疏系数,实现了源信号的重构。最后,研究了将欠定盲源分离转化为正定盲源分离问题,本文采用EEMD分解方法对观测信号进行分解重构,完成观测矩阵的升维;然后利用求解超定问题的fast ica算法直接分离恢复出源信号。该方法降低了对信号稀疏性的要求,同时能够恢复出源信号。

关键词：欠定盲源分离稀疏表示混合矩阵估计压缩感知信号重构密度对象排序聚类模糊C均值聚类 EEMD fast ica

城镇供水管网漏损风险分析建模与漏失量估算研究

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城镇供水管网漏损风险分析建模与漏失量估算研究

作者：刘志壮青岛理工大学

学位级别：硕士

我国供水管网铺设年代久远、投资费用大、拓扑结构复杂,供水管网漏损问题一直困扰着供水企业。目前我国供水企业对于供水管网的管理多依靠工作人员的经验,被动的进行漏损管控,存在易漏损区域主观化划定、易漏损管线定量化判定难、漏失... 详细信息

我国供水管网铺设年代久远、投资费用大、拓扑结构复杂,供水管网漏损问题一直困扰着供水企业。目前我国供水企业对于供水管网的管理多依靠工作人员的经验,被动的进行漏损管控,存在易漏损区域主观化划定、易漏损管线定量化判定难、漏失量计算准确性差等问题,因此建立精准的供水管网漏损风险分析模型与漏失量估算模型对供水企业实现漏损管控有实际性的意义。本文采用随机森林算法构建供水管网漏损风险分析模型、利用fast ica算法构建漏失量估算模型,以某沿海城市为研究区域进行漏损风险分析与漏失量估算。具体的研究内容如下:1、将某沿海城市供水管网是否发生漏损视为二分类问题,利用收集到的供水管线数据资料,计算并比较了随机森林算法、逻辑回归算法、支持向量机算法、BP神经网络算法的分类精度。计算结果显示:随机森林算法分类精度优于其余三类算法。选定随机森林算法建立供水管网漏损风险分析模型,在建模过程中对运行参数进行优化,并对优化过程可视化展示。优化结果显示:调参可以有效提升模型精度。将模型输出结果与Arc Map软件相结合,绘制供水管网漏损风险专题图。2、影响供水管网健康状况的因素很多,参照国内外的研究成果,并结合研究区域供水管网基础数据库,选定管径、管材、管道埋深、道路负荷、水压、管龄为随机森林模型的输入变量。3、利用fast ica算法建立漏失量估算模型。以沿海城市的某居住区为研究区域,搭建实验室算例管网模拟居住区供水条件,利用实验室算例管网运行数据证实了fast ica漏失量估算模型可对漏失量进行估算。在工程实例中,比较了fast ica漏失量估算模型与小波变换算法对于漏失量计算的适用性。实例证实:与小波变换算法相比,fast ica模型计算出的漏失量与真实漏失量相对误差更小,变化趋势相似性更高。

关键词：供水管网随机森林模型漏损风险分析 fast ica 漏失量估算

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现代信号处理方法在电机振动分析中的应用

现代信号处理方法在电机振动分析中的应用

作者：姜威威大连交通大学

学位级别：硕士

电机在现代工业生产中已经得到了广泛的应用，而振动问题一直是电机在运行中存在的最主要问题，影响着设备的稳定性和生产的进行，因此对电机振动的分析逐渐得到人们的重视。由于传感器采集到的混合信号很复杂，是由其他振动源信号在经... 详细信息

电机在现代工业生产中已经得到了广泛的应用，而振动问题一直是电机在运行中存在的最主要问题，影响着设备的稳定性和生产的进行，因此对电机振动的分析逐渐得到人们的重视。由于传感器采集到的混合信号很复杂，是由其他振动源信号在经过一定的传递路径后以很多种方式混合在一起的混合信号，所以我们采用现代处理方法中的盲源分离技术对振动信号进行分离。盲源分离技术是指在源信号和传输通道都是为未知的情况下，仅从观测信号中恢复出独立信号，由于其在语音处理、信号处理、图像处理等方面都有着广泛的应用，得到众多研究人员的注意，其基本理论和研究应用都得到了进一步的深化。本文的研究对象是基于变频器驱动下的电机振动信号，应用盲源分离中的快速独立量分析（fast ica）方法对基于常规PID控制和基于神经网络的PI αDβ控制下的电机振动加速度、速度、位移信号进行了分离和功率谱分析，总结了引起电机振动的频率特征，并对两种控制器的性能进行了比较。首先，对电机振动分析的发展与意义进行了介绍，总结了盲源分离的国外和国内发展和研究现状，然后对传统的电机处理方法：时域分析方法和频域分析方法进行了的介绍。其次，以盲源分离的基本理论、其数学模型、可分离性和不确定性、独立性判据和优化算法为基础，重点介绍了fast ica算法。fast ica算法使用固定点理论，从熵最优化原理出发，在分离结果中寻找非高斯性最大值，针对具有大量采样点观测变量，适合对电机振动信号进行分离。最后，对电机振动信号的采集硬件环境及振动数据的采集方案进行了设计。用大量的图表展现了PID控制器和基于神经网络的PI αDβ控制器的下电机的振动加速度、速度、位移信号分离前和分离后时域曲线和频谱，对电机振动的频率特征值进行了分析和两种控制器的性能进行了比较。

关键词：振动加速度信号振动速度信号振动位移信号盲源分离 fast ica

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含噪通信信号检测技术研究

含噪通信信号检测技术研究

作者：杨京辉哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

在当今无线通信技术中，各种数字信号调制方式被广泛采用，通信环境日益复杂，信号由于外界影响携带了不可忽略的噪声，而且信号的先验知识较少，这些因素不仅使得对信号进行后续处理的压力增大，同样使得非协作方获取有用信息的难度增... 详细信息

在当今无线通信技术中，各种数字信号调制方式被广泛采用，通信环境日益复杂，信号由于外界影响携带了不可忽略的噪声，而且信号的先验知识较少，这些因素不仅使得对信号进行后续处理的压力增大，同样使得非协作方获取有用信息的难度增加，而如何有效的获取及识别目标信号这一研究课题，不管对军用还是民用来说都十分重要。本文主要研究高斯噪声背景下的七种数字通信信号（2ASK、4ASK、2FSK、4FSK、2PSK、4PSK、16QAM）的检测问题。首先对于单个的含有噪声的数字通信信号的检测问题，提出应用稀疏分解中的匹配跟踪算法进行去噪，并对信号进行重构。信号相对于高斯分布的噪声来说具有某种特定结构，这种特性是与原子的特性相匹配，利用该原理将有意义原子对应的信号提取重构，所剩的残差部分即为噪声。对重构的信号调制方式利用相似系数来识别。仿真结果表明该方法对于含噪的通信信号具有较好的检测效果。当一个以上的通信信号与高斯噪声叠加后，常用的识别算法已经无能为力，论文提出采用盲源分离技术解决多个含噪信号的盲分离问题。在盲源分离基本的理论知识与数学模型基础上，针对含有高斯加性白噪声的情况，在经典的快速独立分量分析(fastIndependent Component Analysis，fast ica)算法基础上加入了能够消除高斯白噪声带来的偏差的白化偏移技术，形成了偏移fast ica算法。仿真结果显示，在不同信噪比下，相比于经典的fast ica，偏移fast ica更适合应用于含噪盲信号分离，具有更佳的分离性能指数。最后针对信号的调制方式识别，在支持向量机的一些基础理论知识基础之上，对几种由二分类扩展出的多分类模型进行了分析与比较。针对七类信号调制方式识别问题，依据提取的各个信号的五种基于瞬时信息特征参数，应用一对多多分类和二叉树多分类方法两种方案来进行识别。仿真结果显示，相比于一对多多分类，二叉树多分类方法支持向量机调制识别精度和效率更高。二叉树多分类方法调制识别率在信噪比不低于10dB时可以达到93%以上，说明了该方法具有一定的可行性。

关键词：匹配跟踪 fast ica 支持向量机多分类特征提取

虚拟仪器技术在管道泄漏故障诊断中的应用研究

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虚拟仪器技术在管道泄漏故障诊断中的应用研究

作者：李博西安石油大学

学位级别：硕士

随着工业化进程的不断发展,世界各国对石油资源的依赖日趋强烈,石油管道运输安全也日趋突出。由于不法分子盗窃、管道腐蚀所造成的输油管道泄漏事故时有发生,其产生的经济损失每年高达上百亿。所以,加强管道泄漏检测与定位技术的研究,... 详细信息

随着工业化进程的不断发展,世界各国对石油资源的依赖日趋强烈,石油管道运输安全也日趋突出。由于不法分子盗窃、管道腐蚀所造成的输油管道泄漏事故时有发生,其产生的经济损失每年高达上百亿。所以,加强管道泄漏检测与定位技术的研究,对提高管道输送管理水平,减少经济损失和环境污染,具有重要的现实意义。本文通过广泛查阅相关科技文献,针对国内外输油管道泄漏检测技术的研究现状和前人的研究成果,提出了采用fast ica盲源分离和小波阈值融合算法进行泄漏信号去噪预处理,通过相关分析和负压波定位原理确定泄漏位置;利用LabVIEW虚拟仪器技术构建了一套输油管道泄漏故障诊断系统,并进行了硬软件设计;采用大量仿真实验和实际泄漏信号测试实验验证系统性能。具体工作和研究成果如下：(1)系统化的介绍了相关分析检漏和负压波定位法的具体应用。根据相关信号处理理论和输油管道泄漏检测与定位原理,选择输油管道发生泄漏时产生的压力波信号为研究对象,通过对传感器采集的信号进行相关分析来实现管道的检测与泄漏点的定位。同时,为输油管道泄漏检测与定位系统进行了外围硬件设备的选型,包括压力变送器和信号调理设备、数据采集卡的选择,利用LabVIEW作为系统软件开发平台。(2)针对传统小波阈值(硬、软阈值法)去噪在不同程度上的存在着局限性,去噪效果不理想,提出了fast ica盲源分离和小波阈值融合算法的信号去噪方法,建立去噪模型,论述该方法的去噪处理过程。基本小波阈值函数,通过分析推理构建出小波多算法融合阈值函数,并结合fast ica盲源分离算法进行信号的信噪分离,利用两种方法的融合算法对泄漏信号进行去噪预处理,可以有效地提高泄漏信号的去噪效果,克服了传统小波阈值去噪法所存在的不足。通过仿真及实验分析,证明了该算法的有效性。(3)采用LabVIEW虚拟仪器技术,构建设计了一套输油管道泄漏检测与定位系统,实现管道泄漏报警定位功能,其主要内容包括：友好人机界面、现场数据采集、数据通讯、信号的去噪处理、检测报警及其泄漏定位。同时,利用仿真信号对该系统的去噪预处理与定位报警模块进行了实验分析和性能测试,将管道泄漏实际工况采集信号输入该系统进行系统整体性能论证,最终验证了系统的正确性与可行性。

关键词：管道泄漏检测与定位阈值去噪 fast ica 算法融合虚拟仪器 LabVIEW