基于最大信噪比的盲源分離算法及在振動信號中的應(yīng)用研究.pdf

1、盲源分離(BSS)是一種從觀測到的混合信號中提取源信號的信號處理方法，它是信號處理領(lǐng)域的一個新的研究方向，同時也是一個引人矚目的應(yīng)用熱點。獨立分量分析(ICA)是BSS中最重要的一類方法，它假設(shè)原始信號之間相互統(tǒng)計獨立。對于時域頻域均混疊的信號，傳統(tǒng)的濾波方法無法將其分離開來，這時ICA算法就凸顯了其作用。目前，對于ICA算法的研究受到了國內(nèi)外廣泛的重視，研究也逐漸的深入起來。
　　 絕大多數(shù)ICA算法均存在計算量大、迭代步多的

2、缺陷，而且容易收斂到局部最優(yōu)點，全局最優(yōu)的思想改變了這一局面，基于最大信噪比算法的產(chǎn)生正是源于這一理念，它突破了以往算法計算復(fù)雜的桎梏，將求優(yōu)過程轉(zhuǎn)變成廣義特征值問題求解，從而使問題得以簡化。
　　 本文在國家自然科學(xué)基金(50275109)“機械振動與噪聲的激勵源信號的盲分離方法研究”項目支持下研究了基于最大信噪比的盲源分離算法及其應(yīng)用，主要工作如下：
　　 1)由于目前尚缺少對分離效果進行整體評判的判據(jù)，因此本論文提

3、出了A矩陣的2范數(shù)這個定量衡量算法分離結(jié)果的標(biāo)準(zhǔn)；除此之外還對算法中唯一參數(shù)滑動平均長度p的選取進行了研究，分析了p值對分離結(jié)果的影響，總結(jié)p值對傳輸矩陣影響的一般規(guī)律，從而選出最優(yōu)p值進一步優(yōu)化該算法；
　　 2)研究基于最大信噪比盲源分離算法的分離效果，首先將算法放在三路非高斯信號混合的最一般情況下進行研究；然后用三路仿真信號分別模擬主要激勵源生成的信號進行分離嘗試，以上仿真試驗均在無噪和加噪環(huán)境下分別進行；最后與傳統(tǒng)的基于

4、負(fù)熵的Fast-ICA算法以及全局最優(yōu)盲源分離算法進行了比較，說明了該算法的優(yōu)勢；
　　 3)對4135柴油機進行了試驗，獲取了缸蓋振動等信號，研究了缸蓋振動信號的循環(huán)平穩(wěn)特性；通過對柴油機氣缸壓力進行研究獲得柴油機運行的相關(guān)信息；隨后將基于最大信噪比的盲分離算法用于實測缸蓋振動信號的分離，窮盡可能取到的所有p值來分析分離結(jié)果，得到與先驗信息最符的分離結(jié)果，同時與全局最優(yōu)盲源分離算法的分離結(jié)果進行了比較，說明了最大信噪比盲分離算