作者:肖超; 全海燕 期刊:《通信技术》 2020年第03期
在盲分离算法中,许多智能优化算法被应用,以克服独立性准则函数的优化进入局部最优位置,但这些优化算法的性能依赖控制参数的选择。因此,提出利用一种单参数的纯随机搜索的单形进化优化算法(Surface-Simplex Swarm Evolution,SSSE),克服算法参数对优化算法性能的影响,提高盲分离算法的应用有效性,并将该改进盲分离算法应用于语音与背景乐音信号的盲分离。实验中,以四阶累积量作为独立分量分析(Independent Component Analysis,ICA)...
针对现有局部放电信号特征提取方法存在的不足以及变压器局部放电信号中存在大量的电磁干扰,提出了一种利用变分模态分解法将被测信号分解成围绕若干中心频率波动的模态,同时去除白噪声。再进行含变压器局部放电信息的模态重构,用独立分量分析法滤除周期干扰噪声,实现了信号的特征提取。仿真结果验证了该方法的有效性,保证原始信号能量损失较小,局部放电特征保留较好,是局部放电信号去噪的一种新方法。
作者:王彬; 高冰; 谷沛尚; 辛凤鸣 期刊:《东北大学学报·自然科学版》 2019年第11期
针对传统的基于参数的信号分选系统已无法适应当前复杂情况下的雷达信号分选问题,将基于独立分量分析(ICA)的盲源分离算法引入雷达信号分选算法.快速ICA(FastICA)算法结合了定点迭代和非高斯最大化算法,具有稳定性好、收敛速度快、计算量小等优点.但该算法对噪声非常敏感,无法在低信噪比情况下进行信号分选.针对这一缺点,引入同步累加平均降噪算法,并结合信号均衡、平滑处理进行改进,使得新算法在低信噪比情况下对雷达信号进行分选...
公路工程造价管理与控制,一直贯穿于公路工程建设的全程,更是公路工程建设的关键程序。基于此,本文提出基于独立分量分析的公路工程造价管理与控制。利用独立分量分析技术,分别对公路工程造价管理与控制环节的设计阶段、结算阶段、项目竣工阶段进行优化提高。以此达到对公路工程造价的合理管理与控制。
作者:尹洪伟; 李国林; 路翠华 期刊:《工程科学与技术》 2014年第06期
为解决快速独立分量分析算法(Fast ICA)对初值权值敏感的问题,提出一种双收敛因子Fast ICA算法(double convergence factor fast ICA,DCF-Fast ICA)。该算法利用2个不同步长因子的Fast ICA算法进行组合,并通过梯度算法自适应调节两分离权值矩阵的组合系数,从而得到最优权值分离矩阵。理论分析与实验结果表明,DCF-Fast ICA算法比以往改进算法具有更明显的优势,不仅改善了初值权值敏感问题,而且可在几乎不损失分离精度的情况下,使平...
作者:曾荣; 曾锐利; 贾翔宇; 白睿; 张志强 期刊:《军事交通学院学报》 2019年第05期
针对发动机噪声信号信噪比低、故障特征提取困难等问题,提出一种基于变分模态分解(VMD)结合独立分量分析(ICA)的降噪方法。首先通过VMD分解得到分量中心频率确定合适的分解层数,以峭度准则重构噪声信号和故障信号,然后通过FastICA将重构信号再次分解,得到降噪后的故障信号,最后与经验模态分解(EMD)降噪对比,结合实例和仿真表明,该方法能够有效抑制模态混叠,增强发动机噪声信号故障特征。
作者:王春华; 公茂法; 衡泽超 期刊:《信息技术与网络安全》 2009年第18期
盲源信号分离是一种功能强大的信号处理方法,在生物医学信号处理、阵列信号处理、语音识别、图像处理及移动通信等领域得到了广泛的应用。简要介绍了盲源分离的数学模型、可实现性、可解的假设条件及算法,综述了盲源分离的发展及研究现状,提出了其未来的发展方向。
作者:林炀炀; 李国刚 期刊:《信息技术与网络安全》 2009年第23期
讨论了通信系统中常用的ICA算法,并用性能指数对算法的性能进行了评估。独立分量信号用亚高斯信号、超高斯信号描述,将若干个独立分量信号进行线性混合以此来模拟通信系统中的信号。实验结果显示JADE—ICA的算法性能指数最低,性能最好,是通信系统较好的选择。
作者:王三秀 期刊:《信息技术与网络安全》 2009年第08期
在心电信号采集过程中,混杂着各种各样的干扰信号。利用心电信号及各种干扰信号之间相互统计独立的关系,采用独立分量分析对心电信号进行处理。实验结果表明,独立分量分析方法不但将工频干扰等干扰信号成功地分离出来,而且较好地保留了原始心电信号中的细节信息。
农业机械常见的失效分析,农机化设备状态检修策略研究,一种便携式农机液压系统检测仪的研制,柴油机涡轮增压器常见故障排除,机械故障诊断的遗传一独立分量分析算法,某柴油机曲轴齿轮故障分析研究.
作者:李娟 期刊:《山西师范大学学报·自然科学版》 2018年第04期
独立分量分析(Independent Component Analysis,ICA)的BSS算法是一种分离信号的有效方法,但是该方法在进行非线性优化时收敛速度较慢.针对这一问题,本文介绍了一种新的BSS算法,即基于ICA和波束形成的混合算法,该算法比通用的基于ICA的BSS算法具有更好的分离性能,并且由于在ICA中利用了零波束形成,因而有效地改善了算法的分离性能和收敛性能.实验结果表明,该算法适用于混响情况.
近些年,信号处理在理论与方法方面发展速度很快,独立分量分析技术已成了信号处理领域内重要的组成部分。讨论了线性瞬时混合情况下,语音信号盲分离的算法,阐述了算法的原理,并进行了实验仿真,以此来证明算法的有效性。
作者:贺峥嵘; 刘智; 王番; 陈永昌 期刊:《测绘工程》 2011年第03期
相干斑是SAR图像固有信息,也是SAR图像处理研究的重要方面之一。将非下采样Contourlet变换和统计信号处理中的独立分量分析相结合进行斑点抑制。对SAR图像进行非下采样金字塔和非下采样方向性滤波器组分解,在分解得到的非下采样Contourlet变换域利用扩展Infomax算法分离SAR图像斑点噪声。实验结果表明,该方法不仅较好抑制噪声,而且能够很好保持SAR图像细节信息。
作者:矣昕宝; 魏巍; 全海燕 期刊:《华中师范大学学报·自然科学版》 2019年第02期
为了提取重力固体潮信号各谐波分量间能量差异较大的谐波分量,该文在利用独立分量分析实现重力固体潮信号的加性分解,再利用谱相关分析独立分量间的谱相关特性进行分析,揭示了各谐波间的调制关系.同时,通过对独立分量间的自相关谱和互相关谱的分析,论证了在自相关谱中,能量大的谐波分量被凸显,能量小的谐波分量被抑制,而在互相关谱中,能量较小的谐波分量能更好地凸显出来.结果表明,互相关谱更能够揭示重力固体潮信号中弱的潮汐谐波...
作者:方利民; 林敏 期刊:《中国计量大学学报》 2008年第02期
从数学的角度分析比较了主成分分析(PCA)与独立分量分析(ICA)的原理和特点,给出光谱矩阵在两种不同分析方法下的不同分解;同时结合线性回归和神经网络回归,提出“两步法”来确定不同成分含量测定的最优模型.进而采用PCA与ICA对实际测得的玉米近红外光谱进行了处理,比较分析了两种不同分解所得矩阵的化学含义,以及PCA与ICA两种不同分解对玉米光谱分析结果的影响.仿真结果表明,ICA从独立性角度对光谱数据矩阵进行分解,...
作者:顾江; 张光新; 刘国华; 周泽魁 期刊:《服装学报》 2008年第01期
针对声发射信号比较微弱,实际检测信号中常含有强背景噪声的问题,提出了基于独立分量分析(ICA)的信号去噪方法.该方法首先对观测信号进行FastICA分解,得出多导独立分量;再根据一定的时域及频域先验知识,将独立分量中的噪声信号通道置零,利用解混矩阵反演出去噪后的信号.文中通过断铅声模拟发射信号去噪仿真和埋地水管泄漏声发射信号去噪实验,对该方法进行定性和定量分析.结果表明,与常规的去噪方法比较,ICA去噪方法受噪声强度影...
作者:张思远; 林婷婷 期刊:《煤炭技术》 2017年第06期
为了提高信噪比,提出基于ICA的随机噪声压制方法。仿真实验证明ICA能够分离随机噪声。野外实验中,两组数据经过处理信噪比提高13.7 d B。说明此方法具有良好随机噪声压制效果,并且能提高仪器工作效率。
作者:向东阳; 彭小宏; 毕季明 期刊:《探测与控制学报》 2014年第04期
盲分离的信号一般具有尺度和次序不确定性,因此应用于谐波检测时得到的谐波参数可能是不准确的.针对该问题,提出了基于线性混合盲分离的谐波检测和消除方法.该方法在传统基于独立分量分析的谐波检测和消除方法的基础上,采用矩阵方法分析了线性混合盲分离模型中分离信号与源信号的对应关系,得到了一种消除分离信号尺度和次序不确定性的方法,使传统的线性盲分离模型应用于谐波检测时得到的谐波参数更加准确,仿真实例证明了该方法在谐...
作者:李斌; 刘旭; 罗敏 期刊:《机械设计与制造》 2018年第11期
针对传统包络谱分析对复合故障提取失效的问题,提出了独立分量分析(Independent Component Analysis)和包络谱相结合的方法。首先对四通道采集信号进行包络分析获得包络谱图,从图中可发现存在故障频率信息,但无法做到对故障的准确定位,接着对包络信号进行ICA处理得到独立分量,在独立分量中分别找出与故障相对应的频率信息。应用该方法对齿轮箱进行故障信号提取,成功的识别出滚动轴承外圈故障及齿轮断齿故障,仿真和试验结果验证了本...
作者:高略; 全海燕 期刊:《地球物理学进展》 2018年第03期
重力固体潮信号是一种多谐波的混合信号,为了提取其中所包含的地震前兆异常信息.本文结合重力固体潮的产生机制,建立了一种重力固体潮正交分解模型.在此基础上,利用独立分量分析算法实现重力固体潮信号的加性分解,然后针对独立分量中的调制关系,利用谱相关方法对其进行乘性解调.从而,完整地提取出了重力固体潮信号中丰富的潮汐谐波信息.进一步,引入理论计算值作为实际测量值的参考背景,在独立分量中凸显出原重力固体潮信号中的异常...