【摘 要】
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为有效地控制整机噪声能量和提高整机噪声品质,采用经验模态分解(EMD)和独立成分分析(ICA)技术,通过将EMD分解后的本征模函数作为ICA方法中的多个虚拟通道,解决了对单一采样
【机 构】
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天津大学内燃机燃烧学国家重点实验室
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为有效地控制整机噪声能量和提高整机噪声品质,采用经验模态分解(EMD)和独立成分分析(ICA)技术,通过将EMD分解后的本征模函数作为ICA方法中的多个虚拟通道,解决了对单一采样信号进行盲源识别的欠定问题.将该思路应用于柴油机辐射噪声的主要噪声声源的识别研究,同时利用相干分析与时频分析技术实现柴油机噪声声源的准确识别.结果表明,EMD-ICA联合的噪声声源分离识别技术,可用来识别柴油机燃烧噪声、机械噪声声源,有效地克服了EMD技术在噪声声源识别中的模态混叠问题,降低了ICA技术对单一采样信号进行准确识别的难度.
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