基于EMD的ICA语音增强

传统ICA方法是将所有源信号都从混合信号中都提取出来,而参考独立分量分析(ICA-R)通过将一些先验信息引入到ICA学习算法中,从混合信号中仅提取期望源信号.本文为了从混合语音信号中提取出期望的语音信号,采取的是基于经验模态分解(EMD)方法来获取功率谱包络作为参考信号,继而把参考信号运用到ICA－R算法中,达到语音增强的目的.计算机仿真和性能分析结果表明,此方法在有噪声干扰的情况下达到语音增强的目的.     

基于EMD和相关分析的管道泄漏定位检测研究

针对长输管道泄漏检测与定位中噪声干扰问题,提出了一种基于EMD分解和相关分析的管道泄漏检测与定位方法.该方法利用EMD分解特性和相关分析技术,提取了包含故障信息的主要固有模态函数(IMF)分量,增强了泄漏信号的本质特征.通过对所提取的IMF主分量进行重构,消除了不相关分量的干扰,提高了泄漏信号的相关程度,从而提高了定位精度.实验验证了该方法的有效性.     

单通道涡流无损检测信号盲源分离算法

针对脉冲涡流无损检测(pulsed eddy current testing, PECT)系统中获取单一检测信号存在的混叠问题,文章提出一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)和快速独立分量分析(fast independent component analysis, FastICA)的单通道盲源信号分离算法。该算法首先通过EMD对混合观测信号分解,然后利用奇异值分解(singular value decomposition, SVD)估计源信号数目,根据估计得到的源信号数目将观测信号和对应模态分量构成新的虚拟信号,最后利用FastICA算法分离得到源信号的估计。有限元仿真实验表明该算法能有效分离单通道混合检测信号,并且优于小波分解的单通道盲源分离算法。     

一种基于非参数似然比准则的ICA盲检测算法

为抑制CDMA系统中的多址干扰,提出一种基于非参数似然比准则的ICA盲检测算法.该算法直接由观测信号样本出发,使用核函数估计分离信号的概率密度函数,并结合梯度下降法和似然比准则进行目标用户的信号检测.计算机仿真及与其他算法的比较表明,该算法抑制多址干扰的能力介于FastICA检测和最小均方误差(MMSE)检测之间.     

基于SVD和ICA的鲁棒水印算法

提出了一种新的基于SVD(singular value decomposition,奇异值分解)和ICA(independent component analysis,独立分量分析)的鲁棒水印算法.采用二值图像作为水印,并进行Arnold变换,提高了安全性.SVD用于水印的嵌入过程,ICA用于水印信号的提取.该算法的水印容量大大提高,同时还保证了鲁棒水印的不可感知性.借助于ICA,该算法在不需考虑水印图像所经历的攻击类型及攻击参数的情况下,能够正确提取水印信号.实验结果表明,该算法对于JPEG压缩、噪声等具有鲁棒性,尤其对于几何攻击如旋转、剪切、伸缩具有很好的鲁棒性.     

基于EMD与遗传算法结合的参数辨识

提出将EMD（empirical mode decomposition）信号分解与遗传算法结合用于参数辨识,以一个三自由度系统的算例进行验证,结果表明该方法行之有效。     

基于EEMD和ICA的语音去噪方法

语音去噪技术是语音识别系统走向实用化的一个关键性难题.针对语音信号为非平稳信号的特点,提出了一种基于EEMD和ICA相结合的语音去噪方法,首先利用集合经验模态分解(EEMD)算法将含噪语音信号分解为若干个独立的固有模态函数(IMF),消除了经验模态分解(EMD)算法处理语音信号时产生的模态混迭现象;然后将固有模态函数通过改进的独立分量分析(ICA)算法分离出若干个有效的语音信号分量;最后对其进行语音重构,从而达到消除噪声干扰的目的.实验结果表明,该方法在输入信噪比为-10dB的汽车噪声条件下,可以将语音信号的信噪比提高到2.741 2 dB.     

基于小波分析和EMD的手写阿拉伯数字字符特征表示

经验模态分解(EMD)能有效地对信号结构做出精确的分辨, 利用这一特点本文提出了一种基于小波变换和EMD的票据手写体数字特征抽取方法。 通过对原始数字字符进行G小波变换极大模预处理,得到能反应字符特征信息的光滑轮廓, 进而对规范轮廓曲率序列作EMD分解,以获取浓缩曲率特征的主要信息,最后对此曲率特征数据进行聚类分析。 实验表明,与经典的字符特征提取算法相比,本文方法具有更好的聚类效果,提高了分类器的分类设计能力。     

融合ICA和GBVS的烟雾分割检测算法

在烟雾前景分离中,针对传统高斯混合模型分离的前景仍存在大量噪声点的问题,本文将独立分量分析(ICA)应用于分离烟雾前景,对传统烟雾前景分离算法进行改进,算法通过ICA消除烟雾前景和背景间的二阶和高阶相关,降低非烟雾成分的干扰,并通过基于图的视觉显著性(GBVS)来缩减预判的烟雾前景区域,得到较为纯净的烟雾区域。实验结果表明,与基于混合高斯模型的烟雾检测算法相比,该算法提取的烟雾区域小而集中,主观视觉评价以及客观指标均显示本文算法的识别效果更优。     

基于ICA算法和尺度优化的无人机影像树冠提取方法

针对高分辨率遥感影像进行树冠提取时所遇到的由各类地物之间的相关性和复杂性带来的地物提取难点,将独立分量分析算法和尺度优化法结合进行树冠提取研究.首先,通过独立分量分析算法优化高分辨率遥感影像,去除地物波谱信息之间的相关性,并将ICA变换得到的特征值作为波段加权的权重;再通过改进的最优尺度计算模型选择最优的分割尺度;最后通过对树冠提取的平均精度评价该改进的计算模型.将本研究方法与单纯尺度优化法实验对比分析,结果表明:本文方法有利于降低"同谱异物"和"同物异谱"以及树冠连冠现象,提高树冠信息提取的精度,并可有效避免人为确定分割尺度的主观性和低效性.     

基于独立分量分析特征提取的故障诊断系统

针对矿山破碎机的声音故障诊断受复杂现场环境制约、确诊率低的难题, 结合独立分量分析(ICA)在自然图像和连续语音信号中特征提取的方法,采用两层ICA分别用于从混杂声音中提取各采集通道(部位)的统计独立声音信号和进一步提取该信号的特征基.训练阶段生成的特征基系数序列用来生成矢量量化(VQ)的码书,设计出ICA-VQ破碎机故障诊断系统.现场采集数据的实验中系统的故障诊断准确率达到96.8%,表明系统的高效性.     

基于CZT变换分段频谱细化的鼠笼式异步电动机转子故障诊断

提出一种基于CZT变换分段频谱细化的鼠笼式异步电动机转子故障监测和诊断方法.从理论上推导鼠笼式异步电动机转子故障时的电流信号模型,利用CZT变换的分段频谱细化性质,将故障电流信号进行分段频谱细化分析,达到消除电源基波和噪声影响、突出故障特征的目的.同时采用CZT快速精确估计方法估计出故障特征频率成分.通过对样机实测信号进行分析处理,验证了CZT变换的分段频谱细化算法的有效性和优越性.     

基于EMD的基音检测预处理技术

针对基音检测的性能严重受背景噪声影响的问题,论文基于经验模态分解(EMD)理论,研究了含噪语音信号的EMD分解特性,参照小波阈值去噪方法,提出了一种基于EMD的自适应语音去噪算法,并且针对软、硬阈值函数的不足提出了一种新的阈值函数.MATLAB仿真结果表明,该方法可以有效地去除噪声,较好地恢复语音信号,与小波阈值去噪方法相比,信噪比、均方根误差等性能指标均有明显提高.     

Medical Image Edge Detection Based on EMD Method

As a new image analysis technique, Empirical Mode Decomposition （EMD） has been drawn more attention in recent years. In this paper, we proposed a fast EMD method for the edge detection of medical images. We implemented the method in the following steps： a） Decompose the original medical image with the image pyramid technique; b） Implement the EMD at the low resolution level image; c） Map the Intrinsic Mode Functions （IMFs） into the original image; d） Use the edge detector in a coarse IMF at the beginning of the procedure; e） Trace the detected result to the finest IMF to obtain the final image edge. Experimental results demonstrated the effectiveness of the proposed method.     

一种基于Kalman滤波的异步电机转速控制器

为提高异步电机转速环的动态性能,提出一种新型的有速度传感器的转速控制器设计方案。该控制器结构简单,采用简化的Kalman滤波方法,同时观测电机的转速和负载转矩,通过对测量转速的滤波处理以及负载转矩观测值的前馈控制,提高转速环的动态响应。最后,在实验系统上分别设计了基于Kalman滤波的转速控制器和传统的比例积分(PI)转速控制器。实验结果表明,与传统的PI控制器相比,这种新型的转速控制器有效减小了突加负载时的动态速降,而且转速给定突变时实现转速无超调。     

基于转子磁场定向的异步电机输入输出解耦控制

目前的转子磁场定向矢量控制只是实现了异步电动机转速和磁链稳态时的部分解耦。为提高矢量控制的性能,对磁场定向后仍然存在的耦合关系进行了分析,并在此基础上引入非线性补偿设计解耦控制器抵消耦合项的影响,把系统分解成转速和磁链两个独立子系统,实现了异步电机输入输出的动态完全解耦。与传统矢量控制方案的对比表明,所用的方法可以使电机转速不受磁链指令变化的影响,调速系统的性能有了进一步提高。     

基于神经网络的感应电机矢量控制系统

根据感应电机矢量变换控制原理,提出了一种由人工神经网络磁链与转矩估计器、神经网络解耦控制器和神经网络转矩控制器组成感应电机的矢量控制系统。文中介绍了感应电机矢量变换控制的基本方程,并根据这些基本方程分别建立了人工神经网络磁链与转矩估计器、神经网络解耦控制器和神经网络转矩控制器,并给出了部分测试结果。最后从系统的仿真计算结果可以看出,这种基于多个神经网络控制环节组成的感应电机矢量控制系统具有良好的性能     

一种新的感应电动机转子断条故障检测方法

该文提出一种基于Hilbert模量频谱分析的感应电动机转子断条故障诊断的新方法.该方法是将Hilbert变换和小波分析方法相结合,得到解析小波变换,以准确判定负荷波动发生时刻,消除了负荷波动对断条故障特征频率的影响.将Hilbert模量定义成原始信号与其共轭信号的平方和,利用Hilbert模量将原相电流中的基波成分转换成直流成分,将转子断条的故障特征分量——(1-2s)f1转变为频率为的电流分量,解决了相电流频谱分析方法中断条故障特征分量很容易被基波淹没而难以突出故障特征分量的问题.仿真分析表明,该方法能克服传统的电流频谱分析法的缺点,对感应电动机转子断条故障给出正确无误的诊断结果.     

基于改进三角剖分插值EMD的多尺度边缘检测

为提高二维EMD分解速度,改善从本征模函数(IMF)图像提取边缘的质量,提出了一种改进三角剖分插值EMD的多尺度边缘检测算法.该算法首先通过邻域像素比较法得到图像极值点,利用改进的Delaunay三角剖分和三次样条插值函数进行曲面拟合,抑制了边界漏点问题,并用图像灰度均值改进了筛分停止准则,再对其分解得到的第一个IMF子图像进行小波多尺度分解提取图像边缘.通过仿真实验,结果表明该算法不仅能准确地提取图像边缘,还有效地抑制了噪声.仿真结果验证了该算法的可行性和有效性.     

基于RBF人工神经网络的电动机振动故障诊断

针对电动机转子不平衡、不对中、油膜涡动、转子径向碰摩、喘振、轴承座松动等常见的几种振动故障,用RBF网络对提取出的6种故障信息进行分类,判断故障类型,并进行了仿真试验,最后将试验结果与BP网络的诊断结果进行了详细的分析比较.结果表明,RBF网络可以应用于电动机转子振动故障诊断,其诊断速度比BP神经网络快,诊断结果也更为准确.