【摘 要】
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大多数机械故障盲分离方法限于非高斯、平稳且相互独立的源信号,并且要求观测信号数多于源信号数目,在机械设备故障诊断中往往会产生许多问题,因为机械源信号通常不满足这些假设。针对此不足,在国家自然科学基金(编号:50775208)、河南省教育厅自然科学基金(编号:2006460005,2008C460003)资助下,以Cohen类时频分布、分数Fourier变换和经验模态分解为例,结合时频分布和盲源分离
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大多数机械故障盲分离方法限于非高斯、平稳且相互独立的源信号,并且要求观测信号数多于源信号数目,在机械设备故障诊断中往往会产生许多问题,因为机械源信号通常不满足这些假设。针对此不足,在国家自然科学基金(编号:50775208)、河南省教育厅自然科学基金(编号:2006460005,2008C460003)资助下,以Cohen类时频分布、分数Fourier变换和经验模态分解为例,结合时频分布和盲源分离,深入研究了基于时频分析的机械设备非平稳信号盲源分离方法,并与传统的机械源分离方法进行了对比分析,取得了
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