检索结果-内蒙古大学图书馆

信号处理 2008年第6期24卷 966-970页

作者：邱天爽毕晓辉大连理工大学电子与信息工程学院大连116024

伴随着国内外对盲源分离问题研究的日益深入,在独立分量分析等经典算法之外逐步发展出了许多新的算法。稀疏分量分析就是其中有效的方法之一,它利用信号的稀疏分解,克服了独立分量分析非欠定性的要求,解决了欠定情况下的盲源分离问题。... 详细信息

伴随着国内外对盲源分离问题研究的日益深入,在独立分量分析等经典算法之外逐步发展出了许多新的算法。稀疏分量分析就是其中有效的方法之一,它利用信号的稀疏分解,克服了独立分量分析非欠定性的要求,解决了欠定情况下的盲源分离问题。本文将以稀疏分量分析为主要对象,归纳总结了近期的研究进展。

关键词：盲源分离稀疏分量分析欠定稀疏分解

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稀疏分量分析的RANSAC算法

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计算机应用研究 2014年第6期31卷 1681-1683,1687页

作者：章建军曹杰南京航空航天大学电子信息工程学院南京210016 南京航空航天大学无人机研究院南京210016

为了提高盲源分离的分离性能,提出了基于随机抽样一致(RANSAC)的稀疏分量分析方法。首先,如果时域源信号不稀疏,则先对混合信号按要求进行短时傅里叶变换、小波变换或非下采样轮廓波变换等线性变换,使其在相应的变换域稀疏化;其次,利用R... 详细信息

为了提高盲源分离的分离性能,提出了基于随机抽样一致(RANSAC)的稀疏分量分析方法。首先,如果时域源信号不稀疏,则先对混合信号按要求进行短时傅里叶变换、小波变换或非下采样轮廓波变换等线性变换,使其在相应的变换域稀疏化;其次,利用RANSAC算法以序贯的方式估计出混合矩阵的列向量;最后,利用最短路径法等源估计算法估计出源信号,实现盲源分离。理论分析和实验均表明,此算法不仅可以有效地估计出混合矩阵,而且对稀疏度要求适当降低的信号也有较好的分离效果。

关键词：稀疏分量分析随机抽样一致欠定混叠盲源分离矩阵估计

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基于非负Tucker 3分解的稀疏分量分析在故障信号提取中的应用

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东南大学学报（自然科学版） 2013年第4期43卷 758-762页

作者：王海军许飞云东南大学机械工程学院南京211189

针对初始故障信号不稀疏难于判断的问题,在非负Tucker 3分解(NTD)的基础上,提出了一种基于NTD的稀疏分量分析(SCA)处理二次特征信号的方法.同时,为了克服NTD算法收敛慢、易陷入过拟合等局限性,对分解因子增加了非负约束,并提出了对分解... 详细信息

针对初始故障信号不稀疏难于判断的问题,在非负Tucker 3分解(NTD)的基础上,提出了一种基于NTD的稀疏分量分析(SCA)处理二次特征信号的方法.同时,为了克服NTD算法收敛慢、易陷入过拟合等局限性,对分解因子增加了非负约束,并提出了对分解因子一次更新的算法.对比传统的最小交替二乘法,该更新算法能一次性地计算所有分解因子,避免了计算大规模的Jacobian矩阵,从而较大地提高了算法的效率.实验结果表明:NTD和SCA相结合的方法(SCA_NTD)只需迭代约150步可达到收敛,而且在频谱稀疏性处理方面优于NTF等传统的方法;在分解相同维数张量的条件下,SCA_NTD的最高精度达到了97.16%.因此,SCA_NTD不仅能够改善信号特征的稀疏性,而且对提高算法的收敛速度和精度也具有重要的意义.

关键词：非负Tucker 3分解稀疏分量分析更新算法交替最小二乘法

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基于形态滤波和稀疏分量分析的滚动轴承故障盲分离

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振动与冲击 2011年第12期30卷 170-174页

作者：李豫川伍星迟毅林刘畅昆明理工大学机电工程学院昆明650093

为有效分离滚动轴承复合故障特征,提高故障诊断正确率,针对旋转机械调制故障信号非线性、强噪声干扰以及故障源信号未知的问题,提出一种基于形态滤波(Morphological Filtering,MF)和稀疏分量分析(Sparse Component Analysis,SCA)相结合... 详细信息

为有效分离滚动轴承复合故障特征,提高故障诊断正确率,针对旋转机械调制故障信号非线性、强噪声干扰以及故障源信号未知的问题,提出一种基于形态滤波(Morphological Filtering,MF)和稀疏分量分析(Sparse Component Analysis,SCA)相结合的故障诊断方法。该方法首先对观测信号进行形态滤波提取信号中重要调制特征并使信号满足稀疏性要求,应用SCA分离滤波后的观测信号。在完备及欠定条件下对故障轴承加速度信号进行实验验证,分析结果表明该方法能够有效分离提取滚动轴承故障特征。

关键词：形态滤波稀疏分量分析故障诊断滚动轴承

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一种剪切波域的稀疏分量分析方法

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西安电子科技大学学报 2014年第1期41卷 45-52,146页

作者：纪建李晓西安电子科技大学计算机学院陕西西安710071

在图像盲源分离应用中,传统独立分量分析(ICA)方法直接使用图像混合源作为输入求得解混矩阵,没有利用图像在变换域的稀疏特性,无法获得较好的解混效果.针对这一问题,笔者在分析剪切波具有良好稀疏表示能力的基础上,提出了一种剪切波域... 详细信息

在图像盲源分离应用中,传统独立分量分析(ICA)方法直接使用图像混合源作为输入求得解混矩阵,没有利用图像在变换域的稀疏特性,无法获得较好的解混效果.针对这一问题,笔者在分析剪切波具有良好稀疏表示能力的基础上,提出了一种剪切波域的稀疏分量分析方法.该方法首先将图像混合源变换到剪切波域,得到剪切波系数,接着使用峭度选择最稀疏系数,最后将稀疏系数作为ICA方法的输入实现图像分离.由于选择较少的稀疏系数,问题的求解复杂度有了显著的降低.实验结果表明,与传统ICA方法相比,该方法获得了更好的分离效果,且缩短了算法的运行时间.

关键词：盲源分离独立分量分析稀疏分量分析剪切波变换

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基于改进势函数稀疏分量分析算法的变压器振声自适应提取方法

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高电压技术 2018年第2期44卷 507-517页

作者：邹亮刘晗徐亮张黎赵彤山东大学电气工程学院济南250061 国网山东省电力公司物资公司济南250001

变压器振动发出的声信号可反映其运行状况,为解决振声信号在采集过程中易受干扰的问题,提出了一种基于盲源分离（BSS）的变压器振声自适应提取方法。首先分析了变电站内噪声分类及特点,并将含噪振声信号从时域变换到稀疏域,据此改进了... 详细信息

变压器振动发出的声信号可反映其运行状况,为解决振声信号在采集过程中易受干扰的问题,提出了一种基于盲源分离（BSS）的变压器振声自适应提取方法。首先分析了变电站内噪声分类及特点,并将含噪振声信号从时域变换到稀疏域,据此改进了基于势函数的稀疏分量分析（SCA）算法,增加了势函数局部极值排序环节;然后模拟了噪声源数目、振声幅值以及振声频率组成变化共3种特殊情况下的变压器振声提取,采用相关系数和二次残差对分离效果进行了评价;最后选取某220 k V变电站主变压器进行了现场测试。研究结果表明：改进算法可解决盲源分离排列模糊的问题,使振声信号在分离信号中始终排在第1位,同时可判断混入噪声源数目,实现变压器振声与多路噪声的自适应分离;该改进算法能够有效提取不同情况下的变压器振声,相关系数均〉0.97,二次残差均〈-29 d B;现场实验成功分离出变压器振声信号、实验人员的2路语音信号以及2路干扰信号,并认为声信号反射是干扰信号的主要成因,变压器体声源是分离振声信号幅值波动的主要原因。该改进算法可对变压器振声进行自适应提取,但信号反射及体声源对提取效果的影响需进一步研究。

关键词：盲源分离势函数稀疏分量分析快速Fourier变换变压器振声自适应提取

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基于稀疏分量分析的振动信号源识别方法

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信号处理 2021年第6期37卷 1034-1045页

作者：田旭马晓川封超胡泽岩宋其岩中国科学院声学研究所中科院水下航行器信息技术重点实验室北京100190 中国科学院大学北京100049

振动传感器接收的信号往往包含不同部件的振动信号和环境噪声,为了从少量振动传感器的接收信号中识别信号源数和各频率分量,提出了一种基于稀疏分量分析的欠定盲源分离方法。该方法首先对混合信号进行时频变换,通过主成分分析提取各个... 详细信息

振动传感器接收的信号往往包含不同部件的振动信号和环境噪声,为了从少量振动传感器的接收信号中识别信号源数和各频率分量,提出了一种基于稀疏分量分析的欠定盲源分离方法。该方法首先对混合信号进行时频变换,通过主成分分析提取各个时频点邻域的局部主成分,筛选出单源域特征数据。然后利用余弦距离改进聚类验证技术与模糊聚类算法,对振动源个数进行识别、对聚类参数进行更新,获得信号源数和混合矩阵估计。最后用一系列最小二乘法从混合信号对应的时频点中抽取出源信号。通过仿真实验和实测数据实验验证了本文方法的有效性和稳健性,相比经典时频比方法得到了更稳健、更精确的分离结果,这有助于对机械振动源进行识别和定量评估,以方便后续进行机械状态监测和减振降噪处理。

关键词：欠定盲源分离稀疏分量分析模糊聚类信号重构

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稀疏分量分析及其应用研究

稀疏分量分析及其应用研究

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作者：赵卫杰北京工业大学

学位级别：硕士

随着计算机技术和数字信号处理技术的发展，盲源分离技术成为了现代信号处理领域中的一个新的研究热点，盲源分离是指在源信号的信息和传输信道信息未知的情况下，仅从得到的观测信号中分离出各个源信号。盲源分离技术从开始提出到现在... 详细信息

随着计算机技术和数字信号处理技术的发展，盲源分离技术成为了现代信号处理领域中的一个新的研究热点，盲源分离是指在源信号的信息和传输信道信息未知的情况下，仅从得到的观测信号中分离出各个源信号。盲源分离技术从开始提出到现在二十多年的时间里，引起了国内外越来越多的科研学者的兴趣，并且在生物医学信号处理，语音信号处理、数字通信、雷达、图像处理等领域有广阔的发展前景。\n 到目前为止，针对盲源分离问题已经提出很多方法和算法，其中比较经典的算法就是独立分量分析算法，但是独立分量分析不能解决欠定盲源分离问题。稀疏分量分析是基于稀疏表征的一种信号处理方法，能够有效的解决欠定盲源分离问题。基于稀疏分量分析算法求解欠定盲源分离问题的一些算法也在逐渐的提出，目前应用比较多的是用“两步法”来解决欠定盲源分离问题。本文在“两步法”的基础上，对欠定线性瞬时混叠以及含噪情况下的语音信号盲分离进行了研究。本论文的主要成果如下：\n （1）针对观测信号的散点图在原点中心混叠程度过高导致无法准确估计混叠矩阵的缺点，提出了基于密度的“弭灭圆K均值”聚类算法，该算法剔除原点附近密度大于某一阈值的样本数据，减少原点周围混叠数据对聚类精度的影响，提高了混叠矩阵的估计精度。\n （2）为了提高语音信号的稀疏性，通过小波分解的方法把语音信号变换到小波域，从而提高语音信号的频率分辨率。并且在小波域实现欠定混叠语音信号盲分离，然后再重构时域源信号。\n （3）针对含噪语音信号，提出基于小波阈值去噪的方法对“两步法”分离方案进行了改进和扩充，通过计算机仿真实验证明本方案能够得到较好的分离效果。

关键词：欠定盲源分离稀疏分量分析 K-均值聚类短时傅立叶变换小波阈值去噪

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欠定混叠稀疏分量分析的超平面聚类算法

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系统仿真学报 2009年第7期21卷 1826-1828页

作者：刘海林姚楚君广东工业大学应用数学学院广州510006

已有的大多数稀疏分量分析算法都是假定源信号是充分稀疏的,或经过小波变换、Fourier变换等后是充分稀疏的,该论文对源信号的稀疏性要求放宽了条件,提出了一种新的基于超平面聚类的欠定混叠稀疏分量分析算法。算法在观察信号向量集中寻... 详细信息

已有的大多数稀疏分量分析算法都是假定源信号是充分稀疏的,或经过小波变换、Fourier变换等后是充分稀疏的,该论文对源信号的稀疏性要求放宽了条件,提出了一种新的基于超平面聚类的欠定混叠稀疏分量分析算法。算法在观察信号向量集中寻找线性无关的向量组,经过分析位于同一个超平面的观测信号向量的数目,确定所有超平面的法向量,通过求解与聚类后的超平面法向量都正交的向量,辨识出混叠矩阵A的所有列向量。数值仿真试验表明了算法的有效性。

关键词：稀疏分量分析欠定混叠稀疏阶超平面聚类

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基于Contourlet变换的图像稀疏分量分析

基于Contourlet变换的图像稀疏分量分析

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作者：刘盛鹏上海大学

学位级别：博士

稀疏分量分析(SCA)是近期在独立分量分析(ICA)基础上发展起来的一种有效的盲信号处理技术，在无线通信、声纳、语音处理、图像处理和生物医学等领域具有重要的应用价值。短短几年间，有关的理论和算法研究都得到了较快的发展，并涌现出... 详细信息

稀疏分量分析(SCA)是近期在独立分量分析(ICA)基础上发展起来的一种有效的盲信号处理技术，在无线通信、声纳、语音处理、图像处理和生物医学等领域具有重要的应用价值。短短几年间，有关的理论和算法研究都得到了较快的发展，并涌现出了许多有效的算法。如今，SCA已经成为国际上信号处理和人工神经网络等学科领域的一个研究热点。目前大多数SCA方法都假定源信号足够稀疏，而实际应用时，需要处理的源信号通常并不满足这个条件，导致这些SCA算法的应用受到限制。本文针对非稀疏源信号，从信号的稀疏化入手，研究基于Contourlet稀疏表示的SCA理论和方法，包括SCA的分离性能、初始化、抗噪性能等问题，并对欠定条件下的SCA方法进行了研究，同时将其应用于图像盲分离。论文的主要贡献及创新点包括以下几个方面： 1)提出了两种基于稀疏表示的适定SCA方法。一种是基于Contourlet稀疏表示的适定SCA方法，通过对接收信号进行Contourlet稀疏分解，获得比原图像具有更大峭度的高频稀疏子图像，选出最稀疏的子图像来估计分离矩阵，从而利用它在空域实现全局信号的分离。另一种是基于分块Contourlet稀疏表示的适定SCA方法，在对接收信号进行Contourlet稀疏化的同时，利用图像稀疏性因区域而异的特点对高频子图像进行分块处理，获取图像更为稀疏的表示，进而得到更为精确的分离矩阵估计值和更优的分离效果。实验仿真结果证实上述两种方法的正确性和有效性，能有效地提高分离性能。 2)针对包括SCA在内的盲分离算法对初始值设置敏感的问题，提出了三种基于稀疏表示的初始化SCA方法。分别采用小波变换、小波包变换和Contourlet变换对非稀疏的接收信号进行稀疏化，利用稀疏化信号分布呈聚类且聚轴与混合矩阵列向量相对应的特点，选取最稀疏的子图像来估计混合矩阵，实现对盲分离算法的初始化。上述初始化的SCA方法不但具有更高的分离精度，而且具有更快的收敛速度。文中实验仿真结果证实上述三种方法是正确和有效的。 3)提出了两种基于稀疏表示的抗噪SCA方法。从混合图像降噪方法和噪声情况下稀疏子图像选取方法等方面进行研究。在混合图像降噪方面，利用Contourlet稀疏化后高频子图像服从拉普拉斯分布的特点，分别采贝叶斯估计降噪算子和数学形态学降噪算子进行预降噪处理。在稀疏子图像选取阶段，采用改进型稀疏图像选取方法选取最稀疏的子图像，来估计分离矩阵，获取准确的分离矩阵估计值。同时，在混合分离信号后，继续采用空域降噪方法对分离出来的各独立成份进行降噪，去除残余噪声，最大限度地降低噪声对信号分离带来的影响。实验结果表明上述方法对噪声具有良好的适应性。 4)针对欠定情况，提出了一种基于稀疏表示的欠定SCA方法。该方法采用Contourlet变换对接收信号稀疏化，并选取几对稀疏性好的信号，利用稀疏化后信号的相位分布中的尖峰个数来估计源信号个数。据此，对最稀疏的高频子图像组采用聚类算法进行欠定情况下的混合矩阵估计，在此基础上，通过基追踪方法进行源信号估计，从而实现信号的分离。与现有欠定盲分离算法相比，该方法无需预先知道信源个数，具有更好的实用性。本文通过仿真实验，验证了上述方法的正确性和有效性。本论文着重研究了非稀疏情况下的SCA理论和方法，对SCA技术的推广和应用场合的拓展，具有一定的参考价值和实际意义。

关键词：稀疏分量分析盲信号处理图像处理稀疏表示 Contourlet变换抗噪初始化欠定

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