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基于广义形态分量分析的降噪技术研究
被引量：
2
1
作者
李辉
郑海起
唐力伟
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2013年第1期145-149,173,共6页
针对强噪声环境中有用信号提取的难题,提出了基于广义形态分量分析的降噪方法。通过引入虚拟观测信号,将一维观测信号扩展为多维虚拟观测信号,再通过广义形态分量分析,实现观测信号的盲源分离,从而达到降噪的目的。通过仿真信号和齿轮...
针对强噪声环境中有用信号提取的难题,提出了基于广义形态分量分析的降噪方法。通过引入虚拟观测信号,将一维观测信号扩展为多维虚拟观测信号,再通过广义形态分量分析,实现观测信号的盲源分离,从而达到降噪的目的。通过仿真信号和齿轮磨损故障振动实验信号的研究结果表明:广义形态分量分析技术能有效分离强背景噪声中的微弱信号,有效提取故障特征,其降噪性能优于传统的独立分量分析。
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关键词
广义形态分量分析
稀疏
分量
分析
故障诊断
降噪
独立
分量
分析
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职称材料
题名
基于广义形态分量分析的降噪技术研究
被引量：
2
1
作者
李辉
郑海起
唐力伟
机构
石家庄铁路职业技术学院机电工程系
军械工程学院一系
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2013年第1期145-149,173,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(50975185
50775219)
文摘
针对强噪声环境中有用信号提取的难题,提出了基于广义形态分量分析的降噪方法。通过引入虚拟观测信号,将一维观测信号扩展为多维虚拟观测信号,再通过广义形态分量分析,实现观测信号的盲源分离,从而达到降噪的目的。通过仿真信号和齿轮磨损故障振动实验信号的研究结果表明:广义形态分量分析技术能有效分离强背景噪声中的微弱信号,有效提取故障特征,其降噪性能优于传统的独立分量分析。
关键词
广义形态分量分析
稀疏
分量
分析
故障诊断
降噪
独立
分量
分析
Keywords
generalized morphological component analysis
sparse component analysis
fault diagnosis
denoising
independent component analysis
分类号
TN911.72 [电子电信—通信与信息系统]
TH133.33 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于广义形态分量分析的降噪技术研究
李辉
郑海起
唐力伟
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2013
2
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