【摘 要】
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在机械多源振动传播和卷积混合模型的基础上，提出一种基于时域的多振源卷积混合信号的盲源分离算法。该算法以独立性为评判准则，采用反向学习和合理简化滤波器系数的方式，进行滤
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（50205025,50675194）.
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在机械多源振动传播和卷积混合模型的基础上，提出一种基于时域的多振源卷积混合信号的盲源分离算法。该算法以独立性为评判准则，采用反向学习和合理简化滤波器系数的方式，进行滤波器系数的学习，进而实现基于时域的多振源卷积混合信号的分离。仿真试验和多机振动源试验结果表明，该算法对于多源卷积混合信号具有很好的分离效果，可应用于机械设备多激振源卷积混合情况下机械振动源信号的有效分离。
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