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基于小波和独立分量分析的煤矸界面识别刘伟1,2,华臻2,张守祥21. 中国矿业大学机电与信息工程学院2. 山东工商学院信息与电子工程学院摘 要:为了解决综采工作面放顶煤开采过程中煤矸界面识别问题,给出了一种基于小波去噪和独立分量分析相结合的煤矸放落声信号特征提取算法.利用小波分析对传声器实时采集的声信号进行降噪处理,提高信噪比.利用独立分量分析方法对煤矸混合声信号进行盲源分离,分别提取出煤和矸石的独立声谱特征信号.选取该信号的统计特征值作为神经网络分类器的输入向量,对顶煤放落过程中的混矸状态进行识别.实验表明,给出的方法提高了声信号的信噪比,有利于矸石声信号的成功分离;采用BP神经网络准确地识别出了放煤过程中的矸石下落状态.关键词:综采工作面;声信号;小波去噪;独立分量分析;BP神经网络......
基于小波包与独立分量分析的耐火材料声发射损伤特征提取刘昌明1,时朵2,3,王志刚11. 武汉科技大学冶金装备及其控制教育部重点实验室2. 武汉科技大学机械传动与制造工程湖北省重点实验室3. 长江科学院工程安全与灾害防治研究所摘 要:针对耐火材料细观结构复杂,损伤源及损伤类别难于准确判定的现状,以受压镁碳耐火材料声发射信号为研究对象,首先借助小波能谱系数分析方法,找出了材料不同损伤阶段信号对应的能谱分布特征;在此基础上,对声发射混合信号采取独立分量方法(ICA)进行盲源分离,得到各类型独立损伤源下的能谱特征;最后结合电镜观测,对镁碳耐火材料受压过程中出现的损伤类型及损伤程度变化进行讨论.结果表明,独立分量方法较为适用于耐火材料的非线性多类型损伤特性,能较准确地分割由不同主要损伤源发出的声发射信号,是耐火......
基于人耳听觉特性瞬态信号的提取方法研究张延琛济南卷烟厂摘 要:针对瞬态信号提取问题,利用人耳听觉系统识别机制,提出一种在单通道信号条件下自动提取信号源中瞬态信号的方法.该方法首先对信号进行带通滤波,并通过逆序滤波实现相位调整,继而通过包络分析获得各滤波信号极大和极小值及其各对应的时间点,最终利用极值的幅值和时间,得到同步性和瞬态性线索.通过这2类信息,可以在时频域中筛选出符合瞬态成分特点的滤波信号所对应的时频段,最终完成瞬态成分的波形生成.该方法仅需1路信号源就可准确地提取出故障产生的瞬态信号,从而判断出设备的故障源,且该方法比盲源分离等方法能快速实现在线检测.关键词:瞬态信号;信号分离;特征提取;听觉机制;......
基于独立分量分析的动车组模型噪声分离同晓雅,陈春俊,张振,杨劼立西南交通大学机械工程学院摘 要:研究表明高速列车的噪声由多种因素混合而成,有效的分离出各种噪声对列车的减振降噪具有重要意义.针对动车组模型试验提出一种适用于分离试验段观测噪声的盲源分离方法.对观测噪声进行EEMD分解,使单通道欠定问题转化为正定问题;利用主成分分析进行源信号数目的估计,提出利用至少包含源信号信息90%的主成分重构观测信号;对重构的观测信号利用独立分量分析进行分离.仿真实验说明该方法可有效的分离出源信号.在动车组模型风洞试验中,试验段传声器的观测信号主要是由气动噪声和风机振动噪声混合而成,所估计的源信号数目与试验条件一致.分离出的气动噪声和风机振动噪声源信号与原始源信号的主要频率一致,相关系数都大于0.65,属于强相关,说明......
无监督数据挖掘辅助激光诱导击穿光谱用于铜冶炼光谱结构解析郭杰1,2,潘从元1,2,徐勇21. 合肥金星机电科技发展有限公司2. 工业图像处理与分析安徽省重点实验室摘 要:在有色冶炼领域,元素成分检测是保证冶炼质量的重要一环.目前国内有色冶炼企业多采用X射线荧光光谱法进行检测,该方法需要样品制备,造成冶炼状态无法实时反馈,严重影响冶炼过程优化.研究了无监督数据挖掘算法辅助激光诱导击穿光谱技术用于铜冶炼光谱结构解析.实验中,首先选择4种铜冶炼物料作为实验样品,然后利用激光诱导击穿光谱技术(LIBS)激发样品获得18 750个光谱数据,通过盲源分离技术对所有光谱进行分析,最终提取得到3个特征光谱.进一步研究发现,3个特征光谱与Cu,Fe,Ca元素光谱有一一对应关系.在此基础上,提出了LIBS光谱的定量化评价......
来了难度.滚动轴承早期故障诊断一直是研究人员和学者们关注的焦点和难点.小波变换[5],盲源分离[6]和经验模态分解[7]等分解重构方法虽然能够有效地分离噪声和原始信号,但也会导致信号局部信息失真和细节丢失.BUADES等[8]利用信号的自相似性提出了用于图像去噪的非局部均值(NLM)算法.TRACEY等[9]和胡新海等[10]应用NLM算法分别处理ECG信号和地震信号,去噪后的信号均具有较大的信噪...[J]. Journal of Vibration, Measurement & Diagnosis, 2017, 37(4): 735-742. [6] 赵洪山, 李浪, 王颖. 一种基于盲源分离和流形学习的风电机组轴承故障特征提取方法[J]. 太阳能学报, 2016, 37(2): 269-275. ZHAO Hongshan, LI Lang, WANG Yin. Fault......
.研究结果表明:在温度序列模型未知且各温度序列不完全独立的复杂条件下,该方法对于多源温度序列复原具有比较理想的效果. 关键词:盲信号复原；多尺度分析；稀疏矩阵；质量控制；气象观测 中图分类号:P203 文献标志码:A ...的逐日观测资料进行分析得到厄尔尼诺-南方涛动现象的发生周期[4].尽管气象自动观测站是无线传感器技术与气象观测技术相结合的新观测设备,相关数据处理研究研究成果暂未形成,但与其相关的盲信号复原问题在其他领域的应用需求不断被提出并受到了国内外学者的极大关注.Bell等[5]利用递归神经网络和Hebb学习规则实现源信号分离.此后各种基于主成分分析方法(ICA)的多源信号复原方法大量被提出,如:Bell等......
