【摘 要】
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对独立成分分析的基本原理和数学模型进行了简要叙述,以某六缸柴油机为研究对象,对其不同工况下的噪声信号进行了统计独立性和高斯性分析,噪声信号基本满足独立成分分析的前
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对独立成分分析的基本原理和数学模型进行了简要叙述,以某六缸柴油机为研究对象,对其不同工况下的噪声信号进行了统计独立性和高斯性分析,噪声信号基本满足独立成分分析的前提条件。采用基于峭度的梯度算法对噪声信号进行了盲分离,得到一序列独立分量。为进一步识别各独立分量,采用傅立叶和连续复小波变换对其进行时频分析,并结合一些内燃机先验知识分析发现,这些独立分量基本上对应着内燃机的燃烧噪声、正时齿轮噪声、活塞敲击噪声等噪声源,因此,采用独立成分小波分析技术对内燃机噪声信号进行盲分离以识别其主要噪声源是可行的。
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