检索结果-内蒙古大学图书馆

北京邮电大学学报 2010年第2期33卷 58-63页

作者：余先川曹婷婷胡丹张立保代莎北京师范大学信息科学与技术学院北京100875

针对图像信号不满足稀疏性条件,不能直接用稀疏成分分析模型进行盲分离的现象,提出一种基于小波变换和稀疏成分分析的盲图像分离法.利用小波分解将混合图像从空域转化到频域,获取混合图像高频对角分量,在频域空间利用线性聚类稀疏成分... 详细信息

针对图像信号不满足稀疏性条件,不能直接用稀疏成分分析模型进行盲分离的现象,提出一种基于小波变换和稀疏成分分析的盲图像分离法.利用小波分解将混合图像从空域转化到频域,获取混合图像高频对角分量,在频域空间利用线性聚类稀疏成分分析法估计混合矩阵,进而最终重构源图像.实验结果表明,该方法能准确有效地提取源图像.目视结果及相关系数分析结果均表明,与经典独立成分分析法(FAST-ICA)相比,该方法分离精度高,分离效果好.

关键词：小波变换稀疏成分分析盲源分离稀疏性独立成分分析

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基于稀疏成分分析的欠定工作模态参数识别

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计算机集成制造系统 2021年第8期27卷 2405-2415页

作者：王鑫王成李海波赖雄鸣陈叶旺华侨大学计算机科学与技术学院福建厦门361021 厦门市企业互操作与商务智能工程技术研究中心福建厦门361021 华侨大学机电及自动化学院福建厦门361021

针对基于独立成分分析的工作模态参数识别方法可识别模态数较少的问题,提出一种基于稀疏成分分析的欠定工作模态参数识别方法。该方法从线性时不变小阻尼结构的模态振型、模态坐标的性质和稀疏成分分析的基本假设出发,找出模态振型与混... 详细信息

针对基于独立成分分析的工作模态参数识别方法可识别模态数较少的问题,提出一种基于稀疏成分分析的欠定工作模态参数识别方法。该方法从线性时不变小阻尼结构的模态振型、模态坐标的性质和稀疏成分分析的基本假设出发,找出模态振型与混合矩阵之间、模态坐标响应与稀疏成分之间的一一对应关系,将欠定工作模态参数识别问题转化为稀疏成分分析问题。首先,从基于传统盲源分离的工作模态参数识别中存在的问题和稀疏成分分析流程,建立了基于稀疏成分分析的工作模态参数识别框架和流程步骤;其次,针对欠定工作模态参数识别振型的解释和评价问题,提出欠定条件下识别振型的特点及评价方法;最后,讨论了可识别模态数、模态遗漏、虚假模态及方法的适用范围,并与独立成分分析方法进行了理论比较。通过5自由度仿真数据集下的工作模态参数识别,表明所提方法具有有效性和优越性。

关键词：工作模态参数识别稀疏成分分析欠定模态振型评估独立成分分析

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稀疏成分分析中的混合矩阵估计算法研究

稀疏成分分析中的混合矩阵估计算法研究

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作者：徐旭大连理工大学

学位级别：硕士

稀疏成分分析（Sparse Component Analysis,SCA）是信号处理中解决盲源分离（Blind Source Separation,BSS）问题的一种新兴方法,具有强大的理论优势和应用前景。近年来SCA方法已广泛应用于众多领域,如图像处理、时间频率表示、电磁与... 详细信息

稀疏成分分析（Sparse Component Analysis,SCA）是信号处理中解决盲源分离（Blind Source Separation,BSS）问题的一种新兴方法,具有强大的理论优势和应用前景。近年来SCA方法已广泛应用于众多领域,如图像处理、时间频率表示、电磁与生物磁成像、滤波、小波去噪、神经与语音编码、谱估计、特征提取、故障诊断、向量量子化和经济金融等。SCA对欠定的盲源分离问题是非常有效的,可以在混合矩阵A和源信号S未知的情况下,利用源信号稀疏性假设条件,估计混合矩阵和恢复源信号。然而,SCA研究尚处于发展阶段,仍有许多问题有待进一步研究和解决。尤其是SCA中的混合矩阵估计问题,是保证能够成功恢复混合信号的关键前提,本文对混合矩阵估计问题进行了研究。首先对SCA的研究背景和国内外研究进展做了较详细的介绍,并总结了SCA方法的相关知识。然后根据源信号的不同稀疏性假设条件,提出了相应的混合矩阵估计算法。主要工作如下:（1）在源信号最稀疏的稀疏性假设下,提出了基于相似性函数的混合矩阵估计方法。SCA方法一般分两步:第一步是在线性模型X=AS上,其中A=(aij)m×n,估计混合矩阵A;第二步是恢复源信号S。为了改进第一步的混合矩阵估计,本文首先估计相似性函数中的核参数,使得算法能够适应不同的稀疏信号。然后给出估计混合矩阵的不动点算法。最后实验结果表明,提出的算法能估计出适当的核参数,无需预知源个数,能够准确有效地估计出在不同源个数混合情况下的混合矩阵,对不太稀疏的源也有令人满意的结果;（2）在满足SCA混合矩阵可辨识的条件中,源信号的稀疏性假设最不稀疏的情况下（即在瞬时刻t,有m-1个非零起作用的源,其它源为零）,提出了一个新的超平面聚类算法来估计混合矩阵。本文首先对核密度聚类函数做了改进,再利用改进的聚类函数来寻找观测数据X所聚集的超平面的法向量,然后对这些法向量聚类得到混合矩阵A。同时,还提出了一种自适应的梯度迭代方法和对应的初始化方法,来极大化改进的聚类函数。实验结果表明,提出的算法比已有算法更为快速有效,并且在源信号样本中满足稀疏性的样本不充分多和假设源更稀疏这两种更具挑战的情况,算法依然具有较强的鲁棒性。

关键词：稀疏成分分析欠定盲源分离核密度函数不动点算法超平面聚类

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稀疏成分分析在信道估计中的应用

稀疏成分分析在信道估计中的应用

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作者：蒋成钢电子科技大学

学位级别：硕士

无线电在空间传播会遇到多径效应。多径会使传送的数据产生码间串扰或符号间干扰,带来信道的频率选择性衰落,从而降低了通信的质量。为了克服这些问题,可以使用多种技术,但是许多技术都需要知道信道的信息,如信道的冲激响应。本文首先... 详细信息

无线电在空间传播会遇到多径效应。多径会使传送的数据产生码间串扰或符号间干扰,带来信道的频率选择性衰落,从而降低了通信的质量。为了克服这些问题,可以使用多种技术,但是许多技术都需要知道信道的信息,如信道的冲激响应。本文首先介绍了无线电信号的传播及多径信道模型,包括Ray Tracing模型和统计多径信道模型,在统计多径信道模型基础了得到了离散情况下信道估计模型,并给出了传统的信道估计方法,如LS,MMSE等。在一些特殊的场合,如水下信道模型,高解析电视传播信道,超宽带信道,信道会有很长的时延扩展,但是信号却只经过少数几条路径,对于用FIR模型建模的信道,这种信道只有少数抽头系数为非零值,称这种信道为稀疏多径信道。传统的信道估计方法,如LS,MMSE,由于没有利用稀疏这一先验信息,估计出的稀疏多径信道冲激响应抽头系数会有大量的非零值,降低了估计的精度。稀疏成分分析是研究如何开发利用稀疏先验信息,以更精确的恢复和估计信号。本文介绍了两类稀疏成分分析算法:1)以MP,OMP为代表的吐故纳新算法;2)以BP,Lp范数约束,FOCUSS为代表的竞争优化算法,它们都利用了稀疏先验信息。在稀疏多径情况下,利用稀疏先验信息能提高信道估计的性能。仿真表明稀疏算法所估计出的信道参数有更小的均方误差。多径引起的频率选择性衰落对OFDM系统影响很大。OFDM信号也会遇到稀疏多径,比如在超宽带OFDM中。在稀疏多径情况下,传统估计方法给出的估计仍然使冲激响应抽头有大量非零值,这使得得到的频域特性与实际频域特性相差很大。本文首先介绍了OFDM信号,然后给出了OFDM系统中信道估计模型,最后利用稀疏成分分析算法估计稀疏多径情况下,OFDM的信道冲激响应。

关键词：稀疏多径信道信道估计稀疏成分分析 OFDM

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基于非凸正则化与稀疏成分分析的复合故障诊断方法

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北京化工大学学报（自然科学版） 2024年第5期51卷 97-105页

作者：郝彦嵩王华庆中国联合重型燃气轮机技术有限公司北京100016 北京化工大学机电工程学院北京100029

用于解决多故障问题的复合故障诊断技术是企业设备状态监测与故障诊断的关键环节之一。大型机械和设备群组在经过较长时间的服役期后,由于经常在高温、大载荷等工况条件比较复杂的环境下运行,核心部件难免发生由不同损伤组成的复合故障... 详细信息

用于解决多故障问题的复合故障诊断技术是企业设备状态监测与故障诊断的关键环节之一。大型机械和设备群组在经过较长时间的服役期后,由于经常在高温、大载荷等工况条件比较复杂的环境下运行,核心部件难免发生由不同损伤组成的复合故障从而使得设备故障的诊断困难。为解决上述问题,提出一种新型的基于非凸正则化与稀疏成分分析的复合故障诊断方法,通过构造非凸惩罚函数以提高信号的稀疏性,并确保目标函数的全局凸性,从而尽可能地提高稀疏成分分析方法的准确度。该方法可以在预先不知道故障源数量的情况下,通过构建一个稀疏优化框架以确保诊断结果的准确性,从而解决滚动轴承的多故障诊断问题。通过仿真实验对所提方法进行验证,基于非凸正则化的均方根误差(RMSE)最优值小于0.5,故障特征更为明显,优于传统方法。以900 r/min和1 300 r/min的轴承故障实验为例,外圈、内圈、滚动体特征频率均可准确识别,表明所提方法可以有效进行复合故障的诊断。

关键词：复合故障诊断稀疏成分分析凸优化非凸正则化

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基于相似性函数的稀疏成分分析混合矩阵估计方法

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工程数学学报 2013年第5期30卷 642-654页

作者：徐旭郭崇慧大连理工大学数学科学学院大连116024 大连理工大学系统工程研究所大连116024

稀疏成分分析是信号处理中解决欠定盲源分离问题的新方法,本文研究了稀疏成分分析中的混合矩阵估计问题,提出了无需预知源个数利用一种相似性函数估计混合矩阵的方法.首先,估计相似性函数中的核参数,使得算法适应不同的稀疏信号.然后,... 详细信息

稀疏成分分析是信号处理中解决欠定盲源分离问题的新方法,本文研究了稀疏成分分析中的混合矩阵估计问题,提出了无需预知源个数利用一种相似性函数估计混合矩阵的方法.首先,估计相似性函数中的核参数,使得算法适应不同的稀疏信号.然后,给出了估计混合矩阵的不动点算法.最后,实验结果表明提出的算法通过适当地选取参数,能够准确有效地估计出具有不同源个数的混合矩阵,对不太稀疏的源也有令人满意的结果.

关键词：稀疏成分分析欠定盲源分离相似性函数不动点算法凝聚层次聚类

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基于线性聚类的稀疏成分分析及其在盲源分离中的应用

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北京师范大学学报（自然科学版） 2010年第1期46卷 44-48页

作者：曹婷婷余先川北京师范大学信息科学与技术学院 100875北京

提出一种基于线性聚类的稀疏成分分析法,给出相关理论证明和实现算法.该方法充分利用稀疏源信号的线性混合信号沿混合矩阵列向量方向线性聚类的特性进行盲源分离.实验结果表明,在独立成分分析失效的情况下(源信号相关或高斯分布)仍然能... 详细信息

提出一种基于线性聚类的稀疏成分分析法,给出相关理论证明和实现算法.该方法充分利用稀疏源信号的线性混合信号沿混合矩阵列向量方向线性聚类的特性进行盲源分离.实验结果表明,在独立成分分析失效的情况下(源信号相关或高斯分布)仍然能够有效地分离出潜在的稀疏源.对分离出的信号及源信号进行相关系数分析,分离出的信号与源信号完全线性相关.基于线性聚类的稀疏成分分析法能准确地重构稀疏源信号.

关键词：线性聚类相关系数分析盲源分离稀疏成分分析

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基于稀疏成分分析和小波包变换的心电信号去噪

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太原理工大学学报 2015年第6期46卷 764-767页

作者：陈园李灯熬赵菊敏张桂敏朱贝贝吕竞昂太原理工大学信息工程学院太原030024

针对心电信号的识别这一生物医电信号处理的难题,提出了一种新的算法,将稀疏成分分析和小波包变换两种方法相结合,去除了心电噪声,得到了清晰的心电信号。仿真结果与传统的快速独立成分分析(FastICA)算法相比较,本算法具有更高的分离精度。

关键词：稀疏成分分析小波包变换心电信号盲源分离

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基于稀疏成分分析的欠定盲源分离改进算法研究

基于稀疏成分分析的欠定盲源分离改进算法研究

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作者：夏敏哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

欠定盲源分离(Underdetermined Blind Source Separation,UBSS)是盲源分离领域中一个非常重要的分支。盲源分离的主要思想是在不知道传输信道参数和源信号的情况下仅根据观测信号分离出源信号。由于在欠定条件下源信号数目多于观测信号... 详细信息

欠定盲源分离(Underdetermined Blind Source Separation,UBSS)是盲源分离领域中一个非常重要的分支。盲源分离的主要思想是在不知道传输信道参数和源信号的情况下仅根据观测信号分离出源信号。由于在欠定条件下源信号数目多于观测信号数目,最符合实际应用情况且处理起来难度更大,所以UBSS问题具有更重要的研究价值。目前主要利用基于稀疏成分分析理论(Sparse Component Analysis,SCA)的两阶段方法对欠定盲源分离问题进行研究,即对稀疏性强的观测信号采用聚类算法完成混合矩阵的估计,并在此基础上利用各种重构算法实现信号的重构。因此,本文针对两阶段方法中的混合矩阵估计算法及信号重构算法进行了研究改进,其主要研究内容如下:首先,分析欠定盲源分离算法和稀疏成分析的原理。阐述了欠定盲源分离的系统框架、混合方式和先验假设;介绍了信号的稀疏表示模型、求解方法和冗余字典的构造方法;并针对稀疏成分分析中最具代表性的两阶段方法分别列举了几种经典的混合矩阵估计算法和稀疏信号重构算法。其次,提出了一种布谷鸟自适应搜索群优化密度聚类的混合矩阵估计算法。针对基于密度的空间聚类(Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise,DBSCAN)算法在聚类中心求解时易存在局部极值和解质量低的问题,提出了一种布谷鸟自适应搜索群优化(Cuckoo Adaptive Search Swarm Optimization,CASSO)算法优化聚类中心的求解过程。该优化算法受粒子群优化算法位置更新思想的启发,在布谷鸟搜索算法的莱维飞行方法的基础上引入向群体学习思想,实现最优解的局部精细搜索,并给出了参数的自适应调整方法,进一步改善优化算法的寻优效果。提出的CASSO-DBSCAN算法克服传统的聚类算法需要预先知道聚类数目和易陷于局部最优的缺点,提高了混合矩阵估计算法的精确度和鲁棒性。通过四种源信号混合的实验结果表明了所提算法的可行性和优越性。最后,提出一种基于Dice系数的双阈值步长自适应匹配追踪算法实现源信号的重构。针对传统贪婪算法需要预先确定信号的稀疏度,且在迭代后期候选集的原子索引过于冗余的问题,提出一种基于Dice系数的双阈值步长自适应匹配追踪算法。该算法通过优化支撑集的选择和步长的自适应更新调整候选集长度,有效地提高信号的重构精度。在压缩感知理论的基础上,本文采用字典学习算法训练已知特定信号,得到可以表达信号稀疏特性的过完备字典。通过对比其他几种重构算法,表明所提方法具有更高的精度和鲁棒性。

关键词：欠定盲源分离稀疏成分分析压缩感知混合矩阵估计源信号重构

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基于稀疏成分分析的欠定工作模态参数识别

基于稀疏成分分析的欠定工作模态参数识别

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作者：王鑫华侨大学

学位级别：硕士

随着结构向高速化、大型化、复杂化、智能化方向发展,欠定条件下的模态参数识别问题越来越普遍。作为一种有效的欠定盲源分离方法,稀疏成分分析(Sparse Component Analysis,SCA)引起了国内外许多研究学者的关注。在欠定条件下,稀疏成分... 详细信息

随着结构向高速化、大型化、复杂化、智能化方向发展,欠定条件下的模态参数识别问题越来越普遍。作为一种有效的欠定盲源分离方法,稀疏成分分析(Sparse Component Analysis,SCA)引起了国内外许多研究学者的关注。在欠定条件下,稀疏成分分析方法能够从有限的传感器中识别出更多的工作模态参数,能够突破环境和成本的限制,对结构的性能评价、故障诊断与健康监测、优化设计、动力修改与集成、灵敏度分析等具有重要意义。本文在基于稀疏成分分析分析和欠定盲源分离的工作模态分析方法的基础上,结合了滑动窗、迁移学习、改进密度峰值聚类等方法,实现了欠定条件下时不变、慢时变的工作模态参数识别。主要研究内容包括:(1)提出了一种基于短时傅里叶变换的稀疏成分分析欠定工作模态参数识别方法。首先,建立了基于稀疏成分分析的工作模态参数识别的框架和流程步骤。之后,利用信号纯净度比较各个稀疏变换方法的模态参数识别效果。最后,讨论了模态的解释评价问题、可识别模态数、模态遗漏与虚假模态和方法的适应范围。在5自由度的仿真数据集下的工作模态参数识别表明,基于短时傅里叶变换的工作模态参数识别方法可以识别超过振动响应传感器个数的模态参数,比独立成分分析方法识别的模态数更多,设置识别模态个数小于或等于自由度数时识别结果均为真实模态,而设置识别模态个数大于自由度数则识别结果中存在虚假模态。(2)提出了基于改进密度峰值聚类的模态振型估计方法,该方法将密度峰值聚类方法引入模态振型估计中,具体做法是根据信号点的权值斜率变化趋势自动选出聚类中心(模态振型),一定程度上避免了传统密度峰值聚类中采用人工决策图选取模态振型带来的误差,提高了欠定情况下的模态振型的识别精度与抗躁能力,在5自由度的仿真数据集下的工作模态参数识别表明,与K-mean、FCM、DBSCAN聚类方法进行了对比,改进密度峰值聚类的模态振型估计方法具有更高的精度与抗噪能力。(3)提出了基于迁移学习的滑窗SCA欠定线性时变结构工作模态参数在线实时识别方法,该方法基于短时时不变假设,利用滑动窗口技术将欠定的慢时变结构分解为多个时不变的窗,转换为多个欠定的时不变识别问题。其次,在每个时不变窗内,都采用稀疏成分分析来识别相应的模态参数。最后,由于相邻时不变识别中响应信号的相似性,使用迁移学习方法将在前一个窗口中收敛得到的模态振型迁移到下一个窗口的混合矩阵估计中,作为下一个模态振型估计聚类迭代的初始值。慢时变三自由度弹簧振子结构仿真数据集的辨识结果表明,该方法可以有效地解决欠定线性慢时变结构的模态参数辨识问题,并且能够提高模态参数识别精度和收敛速度。

关键词：工作模态分析稀疏成分分析短时傅里叶变换密度峰值聚类迁移学习

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