基于Wigner—Ville分布的非平稳信号盲分离

许多盲源分离方法限于非高斯、平稳且相互独立的源信号，在实际应用中往往全产生许多问题，因为自然界中的源信号通常不满足这些假设．本文基于时频分析，通过利用信号的Wigner-Ville分布，得出一种新的盲源分离方法，该方法能有效分离非平稳信号．     

一种重排时频谱的非平稳信号盲源分离方法

在Akira Morimoto等人提出的空间时频盲源分离算法基础上,通过对时频谱进行重排使得信号的空间时频矩阵更接近于对角阵,从而得出一种新的盲源分离方法.该方法能有效分离各种非平稳信号且性能较好.     

基于局部特征尺度分解的旋转机械故障欠定盲源分离方法研究

针对传统盲源分离方法局限于源信号平稳、非高斯且相互独立,要求观测信号数不少于源信号数的问题,提出了一种基于局部特征尺度分解的旋转机械故障欠定盲源分离方法。采用局部特征尺度分解方法将观测信号分解为若干个内禀尺度分量,相当于对观测信号数进行升维,重组所有内禀尺度分量作为新的观测信号进行盲源分离,该方法不仅能分离非线性、非平稳的旋转机械故障信号,而且也可以解决观测信号数少于源信号数的欠定问题。通过模拟仿真和建立不平衡-碰摩-松动耦合故障的转子试验台进行试验分析,且与传统盲源分离方法进行对比,结果表明了该方法的有效性。     

卷积混合信号频域盲分离技术研究

阵列声纳观测的舰船辐射噪声信号是由多目标源、海洋环境噪声等经多途卷积混叠形成,为提高被动声纳的检测能力、有效分离多目标信号与环境噪声,提出一种新的信号盲分离方法,利用滑窗短时傅里叶变换将时域信号卷积混合形式转换到频域瞬态混合形式,针对每个频率点利用非平稳水声信号的多拍交叉相关序列,建立频域适用盲分离算法,估计分离网络矩阵,分离恢复多源信号,研究了多源多途水声信号盲分离技术,用仿真信号和水池实验实录信号进行频域盲分离算法检验,结果表明信号分离效果较好。     

基于多传感器时频分布的机械故障信号欠定盲源分离方法

结合多传感器时频分布(multisensor time-frequency distributions,MTFD)和盲源分离(blind source separation,BSS)的特点,提出一种针对机械复合故障信号的欠定盲源分离方法。首先利用Wigner-Ville分布将观测信号转化为MTFD矩阵;然后对该矩阵进行白化处理和噪声阈值处理,并对其自动项进行选择,对其特征向量进行集群处理,从而得到源信号TFD的估计;最后对源信号进行重建,得到源信号的估计。仿真及试验结果表明,本文所提出的方法在处理非平稳复合信号的欠定盲源分离方面具有很好的效果。     

基于蚁群算法和互信息进行非线性盲源信号分离

针对在非线性混叠盲源分离中代价函数往往具有许多局部最优解,而求解其全局最优解非常困难的问题,这里提出一种基于蚁群算法进行非线性盲源信号分离的方法.该方法用高阶奇数多项式拟合非线性混合函数,以分离信号的互信息作为代价函数.并对非线性混合信号进行了仿真研究.由此方法得到的分离信号和源信号的相似系数都在98%以上,仿真实验结果表明该方法能够对非线性盲源信号进行很好地分离.     

基于压缩感知和优化算法的欠定盲源信号分离

针对目前欠定盲源信号分离在源信号不充分稀疏的情况下分离精度较低的问题,提出一种基于压缩感知和优化算法的欠定盲源信号分离方法.首先分析了欠定盲源信号分离和压缩感知问题的等价性,并建立基于压缩感知的欠定盲源信号分离的数学模型;然后以分离信号的稀疏性和互相关性来建立目标函数,并通过使用压缩感知和优化算法来实现欠定盲源信号的分离;最后对语音信号进行了仿真实验.实验结果表明,在源信号不充分稀疏的情况下,利用这种方法得到的分离信号与源信号的平均相似系数为0.990 3,由此可见这种方法是一种有效的、分离精度较高的分离方法.这也为欠定盲源信号分离问题的研究提供了一种新的途径和手段.     

采用PARAFAC的欠定盲分离中机械振源数估计方法

针对复杂机械系统振源数未知的欠定盲源分离(UBSS)问题,为提高欠定盲源分离的性能,提出一种基于平行因子分析(PARAFAC)和核一致诊断(CORCONDIA)的欠定盲源数估计算法.该算法利用二阶非平稳源分离的基本思想,将中心化传感器数据分成不重叠的数据块,计算各数据块的单一时延协方差矩阵并叠加成三阶张量,即平行因子模型.利用核一致诊断算法估计PARAFAC模型的最佳组分数,从而得到机械系统的振源数.仿真实验结果表明:该算法可从非平稳欠定混合信号中准确估计振源数目.将所提算法应用于多机振动源实验,结果进一步验证了该方法的有效性.     

基于机器视觉和盲源分离的机械故障检测

为解决从复杂的信号环境下提取所需的信号,克服传统方式上信号获取与处理方法的不足和多源故障振动信号位置不确定等问题,针对机械转子的多源故障情况进行研究,提出一种基于机器视觉和盲源分离的旋转机械故障检测方法.首先介绍了基于机器视觉和盲源分离问题的数学原理,然后基于盲源信号分离方法和超定视觉盲源分离方法分析获取的高速视频,从而实现多源振动信号的分离与定位.最后,实验结果表明本文中提出的检测方法能够对旋转机械多源故障进行准确定位.该方法将机器视觉测量方法与盲源分离信号处理方法进行结合,实现了对多源故障有效分离识别.     

基于自然梯度的非平稳信号自适应盲分离算法

基于自然梯度原则并利用信号的时间相关属性对一类代价函数进行推导,获得一种新的非平稳信号自适应盲分离算法．算法利用样本的多时延解相关方法以及迭代计算的形式获得盲混合信号的分离矩阵,无需对观测样本进行分块处理,计算工作量低．仿真结果表明,算法分离精度高,迭代过程平稳,对多个信号源的盲分离可实现良好的分离性能．     

小波消噪和盲源分离在转子故障信号分析中的应用方法

针对转子振动信号不可避免地受噪声污染问题,提出了一种基于小波消噪和盲源分离相结合的信号分析方法.该方法首先利用小波滤波器对测试信号进行消噪处理,再利用信号的二阶统计量(SOS)来分离盲源信号.仿真和实验结果表明, 相对于直接对测试信号进行盲源分离的方法,本方法可更有效地提取出转子振动的本质信号特征.     

采用信号相邻采样点联合估计的欠定盲源分离算法

两步策略是当前欠定盲信号分离的基本方法,混叠矩阵的估计是恢复源信号的先决条件。考虑在混合矩阵已经估计的前提下,通过矩阵子空间的方法估计源信号,并且利用信号相邻采样点的相关特性,联合判断任意时刻信号的归属,提高欠定盲源分离算法的抗噪能力。通过仿真实验显示了该算法的性能及实用性。     

基于协方差矩阵同时对角化的盲信号分离算法

提出了基于自相关协方差矩阵同时对角化的两个盲源信号分离算法. 利用广义奇异值分解(GSVD)算法,将源信号观测数据预白化后的零阶和一阶自相关协方差矩阵同时对角化,估算出两路源信号. 与二阶盲识别(SOBI)算法进行了比较,该算法具有计算简单且运算精度高的优点. 在线性混合加噪模型下,计算机仿真表明该算法的有效性.     

盲源分离法在火花塞离子电流信号分离中的应用

针对发动机燃烧过程在线监测中,以火花塞作为传感器测量并分析离子电流信号时,测得的离子电流信号易受到火花点火干扰的问题,将基于独立分量分析的盲源分离方法应用于实测火花塞电流信号的分离.采用盲源分离法对实测火花塞离子电流信号进行分析,能够很好地抽取出无火花尾干扰的离子电流信号和点火火花尾信号,其离子电流在上止点附近和压力峰值附近分别出现明显的火焰前锋区和焰后区两个峰值.对同一转速、不同废气再循环(EGR)率的实测离子电流信号进行了盲源分离,结果表明:随着EGR率的增大,离子电流的两个峰值均会减小,且峰值出现的时刻均有所推迟,同时点火火花尾对离子电流信号的干扰也会增强.     

基于盲信号分离的数字水印检测与提取

基于盲信号分离技术，提出了一种新的数字水印图像提取方法。该方法在一种较典型的基于小波变换的数字水印嵌入算法基础上，应用盲分离技术有效地检测和提取出了含在水印图像中的水印。经大量试验证明，所提出的方法对常用的图像处理方法有较强的抗攻击性能。     

双声道心音信号的欠定盲分离方法的研究

基于两路人体心声信号的专用检测平台,提出了一种针对双声道心音信号的欠定盲分离方法。首先对数据点进行频域聚类计算,利用观测信号中稀疏信号所表现出的特征对源信号个数进行分析,以实现对混叠矩阵的估计;然后根据观测信号的散列图分离出其中一路或多路源信号,从而使观测信号变为适定或者超定;最后用现有的适定或者超定盲分离方法分离剩余源信号。分别对一组人工混合信号和实际检测的双声道心声信号进行欠定盲分离实验,验证了本方法的有效性和可行性。     

扩展联合对角化算法及其在语音分离中的应用

用扩展联合对角化（JADE）算法对混合语音信号进行盲源分离,并对分离前后的语音信号的波形和频谱进行了分析比较．实验表明,JADE算法在混合语音信号的分离中是有效的．     

一种单通道的源数盲估计方法

针对单通道的源数盲估计技术,提出了一种基于经验模态分解和交叉验证技术相结合的源数估计方法,该方法首先通过经验模态分解技术将单通道的观测信号转换为虚拟的多通道观测信号,然后采用基于交叉验证技术来确定混合在单通道中的源信号个数．仿真实验结果表明：该方法能准确地估计出混合在单通道中服从超高斯分布、亚高斯和高斯分布的源信号个数．