盲卷积分离及其在机械振动信号消噪中的应用研究-中国学术期刊网络出版总库

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盲卷积分离及其在机械振动信号消噪中的应用研究

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【英文篇名】	BLIND SOURCES SEPARATION FOR CONVOLUTIVE MIXTURES AND ITS APPLICATIONS IN MECHANICAL VIBRATION NOISE ELIMINATION
【下载频次】	★★★★★
【作者】	何清波; 孔凡让; 朱忠奎; 龙潜; 刘维来;
【英文作者】	He Qingbo~1 Kong Fanrang~1 Zhu Zhongkui~2 Long Qian~1 Liu Weilai~1 (1. Department of Precision Machinery and instrumentation; University of Science and Technology of China; Hefei 230026; 2. School of Mechanical and Electrical Engineering; Soochow University; Suzhou 215021);
【作者单位】	中国科学技术大学精密机械与精密仪器系; 苏州大学机电工程学院; 中国科学技术大学精密机械与精密仪器系合肥;
【文献出处】	振动与冲击 , Journal of Vibration and Shock, 编辑部邮箱 2006年 02期期刊荣誉：中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊 CJFD收录刊
【中文关键词】	盲卷积分离; 卷积混叠; 限值VQM检验控制准则; 机械振动信号; 消噪;
【英文关键词】	blind sources separation; convolution mixtures; detection and control criteria based on the VQM threshold; mechanical vibration signal; noise elimination;
【摘要】	盲源分离应用于机械振动信号的预处理中,提供了一个新的处理机制,在机械状态监测和故障诊断中具有一定的价值。本文研究了盲卷积分离的理论,提出了基于限值VQM检验控制准则的盲分离算法,根据机械振动信号的特点探讨了该方法在机械振动信号瞬态成分和噪声卷积混叠信号分离中的应用,有效地提取了瞬态成分,表明了算法的有效性。
【英文摘要】	Blind Sources Separation (BSS) provides a new alterative for extraction of certain signal components in the signal corrupted by noise, and presents a new method for mechanical fault diagnosis. The basic theories about BSS are reviewed and a BSS algorithm for detection and control criteria based on the VQM threshold is proposed. The effectiveness of the BSS algorithm is verified through extraction of the transients in the signal produced by convolution of transients and noise.
【更新日期】	2006-05-31
【分类号】	TB533
【正文快照】	0引言在复杂环境背景下,传感器获得的信号通常是多个源信号的混合信号。在不知道任何预知的背景知识下,仅根据各信号源相互统计独立的假设,从多个传感器的测量信号中恢复出各个源信号的技术便是盲分离(Blind Sourse Separation或Blind Signal Separation,简称BSS)技术。BSS已经

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