| 一种新的盲声源信号分离方法及其应用 |
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| 引用本文： | 张西宁,穆安乐,温广瑞.一种新的盲声源信号分离方法及其应用[J].西安交通大学学报,2005,39(1):6-8,20. |
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| 作者姓名： | 张西宁 穆安乐 温广瑞 |
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| 作者单位： | 1. 西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室,710049,西安
2. 西安理工大学机械学院,710048,西安 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金重点资助项目 (50 3 3 50 3 0 )，中国石油总公司中青年科技创新基金资助项目 (2 0 0 3 1 2 67) |
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| 摘 要： | 从盲声源信号的独立性出发,提出了一种新的盲声源混合信号分离方法.该方法基于信号联合概率的分布统计,利用信号联合概率的方向导数熵最小获得最佳的旋转角度,最终实现盲信号分离.与快速独立分量分析方法及神经网络方法相比,该方法不需要迭代计算.采用新的盲声源信号分离方法对轴承试验台的混合声音信号进行识别,将电机和滚动轴承的声音分离出来,进而可以准确识别机械的故障.
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| 关 键 词： | 盲源分离 独立分量分析 声音识别 |
| 文章编号： | 0253-987X(2005)01-0006-03 |
New Approach of Blind Source Separation and Its Application |
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| Abstract: | Started off with the view of independence among the blind acoustic sources, a new approach of bland source separation (BSS) is put forward. This method, based on the joint probability statistics of blind source signals, is used to obtain the optimum rotation angle according to the direction derivative entropy of joint probability distribution minimum. Compared with the approach of fast independence component analysis (ICA) and neutral networks, iteration computation is unnecessary for the proposed method, and the performance of the method is verified by the application to separating the mixing signals of bearing test rigs. . |
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| Keywords: | blind source separation independent component analysis sound identification |
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