【摘 要】
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盲信号分离技术是源输入未知时识别噪声源的一种有力手段。源的独立性常是应用盲分离算法的一个基本要求。但由于概率密度函数一般未知且估计繁琐,传统盲分离算法对源信号的
【机 构】
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海军工程大学振动与噪声研究所,北京系统工程研究所,
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盲信号分离技术是源输入未知时识别噪声源的一种有力手段。源的独立性常是应用盲分离算法的一个基本要求。但由于概率密度函数一般未知且估计繁琐,传统盲分离算法对源信号的独立性较难检验。为此,从信号独立性分析出发,理论上推导了随机变量的独立性和其概率分布函数的联合分布之间的关系,提出了一种独立性度量指标均匀度的估计算法,并给出了相应的盲分离算法。利用电机和海水泵的振动信号分离试验对方法进行了验证,并与现有的半熵盲分离算法进行比较,结果表明在分离效果和计算时间方面均优于现有的方法。充分说明了本文算法的有效性。
Blind signal separation is a powerful means of identifying noise sources when the source input is unknown. The independence of the source is often a basic requirement for applying the blind separation algorithm. However, since the probability density function is generally unknown and the estimation is cumbersome, the independence of the traditional blind source separation algorithm is more difficult to test. Therefore, starting from the analysis of signal independence, the relationship between the independence of random variables and the joint distribution of probability distribution functions is theoretically deduced. An algorithm for estimating the uniformity of metric indexes is proposed. The corresponding blind separation algorithm. The method of vibration signal separation of motor and seawater pump is used to verify the method and compared with the existing semi-entropy blind separation algorithm. The results show that the proposed method is superior to the existing methods in terms of separation efficiency and calculation time. It fully demonstrates the effectiveness of the proposed algorithm.
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