独立分量分析的重盲分离研究及其在机械故障诊断中的应用

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独立分量分析(independent component analysis, ICA)是上个世纪末发展起来的一种新的信号处理方法。它属于盲源分离方法中的一个特殊方法被广泛应用于机械振动信号处理、生物医学信号的处理、通信、陈列信号处理、语音信号处理等领域,并取得良好的效果。简而言之,独立分量分析的功能是通过优化算法将由多个源信号线性混合而成的混合信号进行分解。它在盲源分离的基础上假设源信号互相独立,并以特定的优化算法为手段将源信号逐个提取出来。ICA由盲源分离发展而来故又称为盲分离。ICA在信
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