快速独立分量分析相关论文
在现代科技的飞速发展下,人-机系统中操作人员的脑力劳动逐渐增加,长时间的脑力消耗会使得操作人员的脑力负荷较高。已有研究显示,......
单通道桥梁挠度信号通过总体经验模态分解法（Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD）分解得到的一系列线性平稳的本征模函数（in......
针对现有方法对局部放电（partial discharge,PD）信号中窄带干扰抑制效果较差的问题，提出了一种基于广义S变换和快速独立分量分析的窄......
随着人们的工作和生活压力不断增大,心血管疾病已成为一种常见疾病,患心血管疾病而猝死往往是由突发的室性心动过速引起的。许多研......
目前,随着传统化石燃料日益消耗,以及对环境保护要求的日益提高,传统的大规模集中供电方式正在向以分布式发电为代表的新型供电模......
机械设备运行中得到的诊断信息往往存在信噪比低、信号混叠等问题,严重影响提取真实的故障信号特征,降低了诊断准确率。针对上述问......
针对电力系统谐波污染问题,提出了基于特征值分解和快速独立分量分析(FastICA)的谐波/间谐波检测算法。该方法在不需要任何先验知......
现有的语音盲分离算法都是针对说话人个数已知且在分离过程中恒定的情况，现实中说话人个数是时变的，提出仅用2个麦克风对说话人个数......
单通道盲源分离(SCBSS)技术是在未知任何先验信息的条件下,仅由一路接收信号估计出多路源信号的信号处理方法,目前的SCBSS算法仍没......
针对水轮发电机组的振动信号之间相互影响且容易受到噪声干扰的问题,提出了一种基于快速独立分量分析（FastICA）和集合经验模态分解（EE......
该文提出一种结合小波变换（WPT）与快速独立分量分析（FastICA）算法的方法来分析脑电信号。首先，原始脑电信号是通过使用WPT分解为三个层......
针对FastICA算法容易陷入局部最优,导致提取的胎儿心电往往含有较多噪声的问题。本文将修正BFGS法（MBFGS）和混沌优化算法相结合来代......
针对单通道信号盲源分离(blind source separation,BSS)模型的极端欠定问题,提出利用总体经验模态分解(ensemble empirical mode d......
针对轴承早期故障信号微弱、故障特征难以提取的问题,提出一种将完备集合经验模态分解(CEEMDAN)与快速独立分量分析(FastICA)相结......
针对恶劣环境影响下滚动轴承微弱故障特征难以提取的问题,提出一种基于局部均值分解(LMD)和快速独立分量分析(FastICA)算法相结合......
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盲信号处理算法主要有批处理算法和自适应算法两类,本文导出了一种批处理和自适应相结合的快速独立分量分析（FastIndependentCompon......
在卫星导航系统遇到的干扰中，一般分为压制式干扰和转发式干扰。压制式干扰远大于卫星信号，采用功率倒置算法就可以形成所需的零陷；转......
传统Prony算法进行参数辨识存在对信号噪声非常敏感的缺点,同时对输入信号有较高的要求。因此,本文首先介绍独立分量分析（Independe......
针对盲水印技术中存在稳健性差、提取过程复杂等问题，提出了基于快速独立分量分析（FastICA）的音频数字水印算法。嵌入水印前，对水印进......
目的研究基于峭度和负熵的Fast ICA的模型特点,分析两种算法在心电信号去噪中的应用,对ICA在信噪分离中的特点加以分析研究。方法......
追求准确、快速地识别同调机群对于研究电力系统稳定性具有重要意义.提出了一种基于发电机近似摇摆曲线轨迹灵敏度和快速独立分量......
本文提出了一种基于快速独立分量分析的图像水印算法.该方法是把一幅二值水印图像嵌入到原图像的小波逼近子图中,检测时利用一种FI......
快速ICA（独立分量分析：Independent Component Analysis）算法是目前非常流行的一种好算法．以四阶累积量作为优化判据，在分析批处理的固......
针对语音信号的欠定卷积混合模型,提出一种基于快速独立分量分析和自适应非线性二元时频掩蔽的语音盲分离方法。对输入的混合语音......
独立分量分析(ICA)是信号处理技术的新发展,而FastICA是独立分量的一种快速算法,因其收敛速度快而备受关注,但存在步长μ选取不当......
现代战争中新体制雷达的大量涌现,电磁环境变得越来越复杂,对雷达信号分选提出了新的挑战。目前的雷达信号分选领域,多采用基于参......
深入分析了非理想功率控制下异步CDMA多用户接收机的信号特点,推导出了多小区接收信号模型。提出了基于快速独立分量分析（Fast Inde......
本文提出一种小波包变换和快速独立分量分析相结合的方法对脑电信号进行预处理。首先利用小波包变换对脑电信号进行3层分解，对第三......
联合应用多信号分类与快速独立分量分析算法，分离多个时空混叠源信号，并重建其波形。利用多信号分类的方法，基于二阶统计量辨识观测信......
针对强噪声背景下线性调频混叠信号,提出了一种结合分数阶傅里叶变换的盲源分离算法,能够有效提升强噪声背景下的信号提取性能。首......
为了诊断转子系统故障，针对转子信号特征混叠现象，提出了基于负熵的FastICA算法，并将其应用在转子故障信号分析上，对采集的转子振动信......
在语音处理及应用的众多领域中，语音信号经常会被噪声或其他语音干扰。讨论了一种快速独立分量分析算法，并将其应用到混合语音信号的......
针对多人混合语音条件下说话人身份难以识别的问题,提出了一种使用快速独立分量分析（Fast ICA）方法分离各个说话人的语音信号,并采用......
为了有效地提取环境影响下结构损伤的异常信息,提出一种基于离散小波变换（DWT）和快速独立分量分析（FastICA）相结合的无监督损伤识别方......
飞机发动机是一个复杂的机械动力系统，存在许多非线性环节，其混沌振动综合反映各种非线性特性，因此，根据混沌振动信号来判断飞机发动机......
为实现红酒中酒精含量、pH值以及残糖量的快速检测，对44个红酒样品的红外光谱数据进行了分析。使用快速独立分量分析（FastICA）算法对......
传导电磁干扰差共模噪声分离中，硬件分离网络结构复杂、成本较高，传统软件分离受环境噪声影响明显，测量同步性差。针对上述局限，提出一......
以检测到的交流感应电动机定子电流为实验数据，对定子正常和故障电流信号进行分析和比较，将基于快速独立分量分析的方法用于提取相应......
本课题来源于国家自然科学基金项目“基于连续震源的地层反射式槽波精细探测理论研究”。在源信号及地层弹性波信道信息未知的情况......
随着盲源分离技术的日趋成熟,它的用途将会越来越广泛。但是在它得到应用的同时,它存在的一些问题也就凸显出来,例如盲源分离中源......
阿尔茨海默病(Alzheimer’s Disease,AD)在老年人中的患病人数逐年升高,且女性患病的风险、病患所占比例是男性的2倍,女性的发病机......
源信号数目较多的混合信号盲源分离中，快速独立分量分析FastICA算法存在迭代次数过高、收敛速度慢、分离性能恶化等问题，为此，提出了......
随着如今的噪声污染越来越严重,噪声控制工作便显得尤为重要。复杂环境下的声源识别和声源分离是噪声控制工作的主要前提,本文以水......
针对星载AIS接收系统覆盖范围大而导致接收的AIS时隙碰撞以及无法有效地分离AIS信号问题，给出了碰撞概率和检测率的分析模型。同时，......
提出了采用快速独立分量分析（FastICA）的高压直流输电线路（HVDC）单端行波故障测距方法。利用FastICA算法对故障后的直流输电线路电流信......
化探数据处理是矿产预测中的重要环节，传统处理方法基于单因素分析，而且假设化探数据是正态分布或对数正态分布。实际上化探数据由于......
提出了一种噪声环境中战场混合声信号盲分离方法。基于含噪的独立分量分析模型，对观测信号进行准白化，去除噪声引起的协方差偏移量；定......
为了提高电力系统高压电气设备监测的安全性、可靠性及信息化指标，设计了一种电容型高压设备相对介损在线监测系统。针对系统在相对......
