【摘 要】
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本论文在国家自然科学基金(51075372，50775208)，江西省教育厅科技计划项目(No. GJJ12405)和湖南省机械设备健康维护重点实验室开放基金(201204)资助下，针对传统静态独立分量分析在机械源信号盲源分离中存在的不足，即在观测数据获取过程中，要求混合系统保持不变，并且独立源的数量和统计特征必须保持稳定，因而无法对非平稳时变信号进行有效盲分离。结合变分贝叶斯独立分量分析理论(V
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本论文在国家自然科学基金(51075372，50775208)，江西省教育厅科技计划项目(No. GJJ12405)和湖南省机械设备健康维护重点实验室开放基金(201204)资助下，针对传统静态独立分量分析在机械源信号盲源分离中存在的不足，即在观测数据获取过程中，要求混合系统保持不变，并且独立源的数量和统计特征必须保持稳定，因而无法对非平稳时变信号进行有效盲分离。结合变分贝叶斯独立分量分析理论(VbICA)在噪声环境下的对平稳信号的优秀盲分离性能，将隐Markov模型(HMM)引入到VbICA源模型
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