【摘 要】
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稀疏成分分析是解决欠定盲源分离问题的一种有效方法,其主要分为两步:计算振型矩阵和重构单模态信号。在计算振型矩阵时,针对无法预知源信号数量和高阶振动模态混叠的问题,利
【机 构】
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合肥工业大学土木与水利工程学院,中国电子科技集团公司第三十八研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金(51408177).
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稀疏成分分析是解决欠定盲源分离问题的一种有效方法,其主要分为两步:计算振型矩阵和重构单模态信号。在计算振型矩阵时,针对无法预知源信号数量和高阶振动模态混叠的问题,利用一种基于密度峰值聚类算法识别模态振型。相比于传统的聚类算法,该方法具有以下特点:①利用决策图直观地选出聚类中心和聚类数目;②算法可以自动分离噪声点,对噪声不敏感。在重构单模态信号时,利用可以快速重构稀疏信号的SL0算法,重构出单模态时频域信号,提取出各阶模态频率。通过振动结构仿真算例验证了该方法的有效性。
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