【摘 要】
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振动传感器接收的信号往往包含不同部件的振动信号和环境噪声,为了从少量振动传感器的接收信号中识别信号源数和各频率分量,提出了一种基于稀疏分量分析的欠定盲源分离方法。该方法首先对混合信号进行时频变换,通过主成分分析提取各个时频点邻域的局部主成分,筛选出单源域特征数据。然后利用余弦距离改进聚类验证技术与模糊聚类算法,对振动源个数进行识别、对聚类参数进行更新,获得信号源数和混合矩阵估计。最后用一系列最小二乘法从混合信号对应的时频点中抽取出源信号。通过仿真实验和实测数据实验验证了本文方法的有效性和稳健性,相比经典时
【机 构】
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中国科学院声学研究所中科院水下航行器信息技术重点实验室,中国科学院大学
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振动传感器接收的信号往往包含不同部件的振动信号和环境噪声,为了从少量振动传感器的接收信号中识别信号源数和各频率分量,提出了一种基于稀疏分量分析的欠定盲源分离方法。该方法首先对混合信号进行时频变换,通过主成分分析提取各个时频点邻域的局部主成分,筛选出单源域特征数据。然后利用余弦距离改进聚类验证技术与模糊聚类算法,对振动源个数进行识别、对聚类参数进行更新,获得信号源数和混合矩阵估计。最后用一系列最小二乘法从混合信号对应的时频点中抽取出源信号。通过仿真实验和实测数据实验验证了本文方法的有效性和稳健性,相比经典时
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