基于極點(diǎn)對(duì)稱模態(tài)分解和時(shí)頻分析的盲分離算法
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針對(duì)單通道振動(dòng)信號(hào)盲源分離的觀察信號(hào)少于源信號(hào)，且傳統(tǒng)的盲源分離方法往往忽視信號(hào)非平穩(wěn)性的問題，提出一種基于極點(diǎn)對(duì)稱模態(tài)分解和時(shí)頻分析的盲分離算法（ ESMD-TFA-BSS）。首先，采用極點(diǎn)對(duì)稱模態(tài)分解方法將觀察信號(hào)分解成不同的模態(tài)，采用貝葉斯信息準(zhǔn)則（ BIC）估計(jì)源信號(hào)個(gè)數(shù)并利用相關(guān)系數(shù)法選取最優(yōu)觀察信號(hào)，由原觀察信號(hào)與最優(yōu)觀察信號(hào)組成新的觀察信號(hào)；其次，根據(jù)新的觀察信號(hào)計(jì)算白化矩陣并將其白化，利用平滑偽Wigner-Ville分布將白化后的信號(hào)拓展到時(shí)頻域，采用矩陣聯(lián)合對(duì)角化方法計(jì)算酉矩陣；最后，根據(jù)白化矩陣和酉矩陣估計(jì)源信號(hào)。在盲源分離仿真實(shí)驗(yàn)中，ESMD-TFA-BSS的估計(jì)源信號(hào)與仿真信號(hào)的相關(guān)系數(shù)分別為0.977 1、0.9784、0.9660，基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和時(shí)頻分析的盲分離算法（EMD-TFA-BSS）的相關(guān)系數(shù)分別為0.869 7、0.9706、0. 8548，ESMD-TFA-BSS比EMD-TFA-BSS的相關(guān)系數(shù)分別提高了12. 35%、0.80%、13. 00%。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，ESMD-TFA-BSS在實(shí)際工程中能夠有效地提高源信號(hào)分離精度。
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