【摘 要】
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针对单通道情况下传统盲源分离方法难以恢复源信号的问题,提出一种基于变分模态分解(VMD)的单通道信号盲源分离方法。首先对单通道信号进行变分模态分解(VMD)获得一系列本征
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(项目编号:51604011);安徽省自然科学基金资助项目(项目编号:1708085QF135);安徽省高校优秀青年人才支持计划重点项目(项目编号:gxyqZD2016082);安徽理工大学研究生创新基金项目(项目编号:2017CX2033)
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针对单通道情况下传统盲源分离方法难以恢复源信号的问题,提出一种基于变分模态分解(VMD)的单通道信号盲源分离方法。首先对单通道信号进行变分模态分解(VMD)获得一系列本征模态函数(IMF)分量,将单通道信号和其IMF分量构成多维信号,然后采用主成分分析法估计源数,依据估计的源信号数目重组多通道观测信号,最后利用改进的变步长等变自适应分离(VSEASI)算法实现信号的盲分离。将所提出方法应用于齿轮和轴承的单通道信号仿真研究,仿真结果表明,该方法能够有效地分离出齿轮和轴承信号,解决了单通道信号盲源分离问题。
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