【摘 要】
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为了解决现有独立分量分析算法需要根据源信号的峭度性质选择二次型函数的问题,提出了一种基于遗传算法的独立分量分析算法。该算法选择互信息作为优化目标,针对互信息计算较
【机 构】
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长安大学汽车学院,西安交通大学智能仪器与监测诊断研究所
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为了解决现有独立分量分析算法需要根据源信号的峭度性质选择二次型函数的问题,提出了一种基于遗传算法的独立分量分析算法。该算法选择互信息作为优化目标,针对互信息计算较复杂的现象,对其进行了简化;采用直方图法估计信号的概率分布,解决了互信息计算问题;采用遗传算法寻找使互信息最小的分离矩阵,实现了对线性混叠信号的分离。模拟信号分离结果表明,改进独立分量分析算法的性能优于FastICA算法。将该算法应用于滚动轴承故障诊断,实验结果表明,改进独立分量分析算法成功地分离出滚动轴承声音信号。
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