基于FastICA算法的物理漏损流量分析模型

为解决传统供水管网物理漏损流量分析模型模拟准确度不高、无法体现物理漏损流量与水头关系的不确定性等问题,基于快速独立成分分析(FastICA)算法构建物理漏损流量分析模型.该模型将供水总流量划分为用水流量和物理漏损流量,并视为2个源信号.以供水总流量和管网入口处水头2个参数为输入参数,通过源信号分离获得2个流量的波形信息,通过比较相关系数确定源信号的顺序,通过水平衡方程确定物理漏损流量的真实尺度,实现物理漏损流量在时间序列上的模拟.该模型输入参数易于获取且有效避免了物理漏损流量与水头关系的复杂性,在单水源供水管网中模拟准确度较高,并且在供水管网水力模型节点流量分配中得到了较好的应用.     

基于FastICA算法的物理漏损流量分析模型

为解决传统供水管网物理漏损流量分析模型模拟准确度不高、无法体现物理漏损流量与水头关系的不确定性等问题,基于快速独立成分分析(FastICA)算法构建物理漏损流量分析模型.该模型将供水总流量划分为用水流量和物理漏损流量,并视为2个源信号.以供水总流量和管网入口处水头2个参数为输入参数,通过源信号分离获得2个流量的波形信息,通过比较相关系数确定源信号的顺序,通过水平衡方程确定物理漏损流量的真实尺度,实现物理漏损流量在时间序列上的模拟.该模型输入参数易于获取且有效避免了物理漏损流量与水头关系的复杂性,在单水源供水管网中模拟准确度较高,并且在供水管网水力模型节点流量分配中得到了较好的应用.     

区域供水管网盲源分离漏失量研究

目前,国际上对漏失量化理论研究较少,建立的管网漏失模型多为估算反推微观模型,未能求出供水管网整体精确的物理漏失水量,无法对供水管网漏失现状进行评价,为此,基于供水管网漏失专用实验平台进行不同用户、不同漏点、不同特性管网的漏失模拟,并将盲源分离理论应用到供水管网漏失分离中,对实验管网获取的在线监控数据用快速独立分量分析算法(Fast ICA)进行处理,成功分离出漏失量.为供水行业制定有针对性的供水管理及技术措施,降低漏失量、提高管网控漏水平提供依据.     

基于小波变换和稀疏成分分析的盲图像分离法

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(FASTICA)相比,该方法分离精度高,分离效果好.      

回波对消中盲源分离算法的研究与仿真

盲源分离因为可以仅根据接收到的观测信号来估计还原源信号,成为近年来在信号处理领域的研究热点.针对盲源分离中的基于峭度的独立分量分析算法在源信号还原的过程中计算量较大的问题,采用共轭梯度方法对独立分量分析法进行优化,优化后的算法收敛速度更快,稳态误差变小.Matlab仿真实验表明,优化后的独立分量分析算法收敛更快,实际分离效果更好.     

基于负熵极大的独立分量分析方法

独立分量分析（Independent Component Analysis,ICA）是近年来发展起来的一种有效的盲源分离技术（Blind Source Separation,BSS）．本文介绍了独立分量分析的基本理论,用基于最大熵原理的对负熵的估计方法得出了ICA的目标函数,并介绍了基于负熵极大的FastICA算法．MATLAB仿真试验表明：该算法可以较好地分离混合声音信号,具有良好的稳定性,收敛速度较快.     

基于经验特征函数的盲源信号分离法及应用

从盲源信号分离后非高斯性最大化出发,提出了一种基于经验特征函数的盲源信号分离方法.该方法把经验特征函数与概率密度函数一一对应,并以混合信号与高斯信号的经验特征函数的欧氏距离最大化作为判据,以固定点算法为优化算法进行盲源分离.该方法克服了FastICA算法中选取不同的近似函数对不同概率密度分布的信号效果不佳的问题.仿真实验结果表明,与常用的几种FastICA算法相比,该方法具有更好的收敛效果.采用新的盲源信号分离方法对管道破坏产生的实际声发射信号进行分离,可将破坏点互相关定位精度提高到3%以上.     

一种改进的FastICA算法及其在含噪盲源分离中的应用

针对含噪环境下的盲源分离问题,将一种稳健的含噪条件下的白化预处理方法应用于FastICA算法中,提出了一种改进的FastICA算法.实验仿真结果表明：该算法的抗噪声性能比经典的FastICA算法和RobustICA算法有了较大地改善,而运算量基本不变.     

应用Kalman滤波算法计算供水管网漏失量

目前,国际上对供水管网漏失量化理论研究较少,而常用的计算漏失量的方法也均存在一定不足.为此,基于信息控制领域常用的Kalman滤波分析算法,构建管网系统漏失模型的状态方程与观测方程,并递推计算出管网的漏失量.进一步在实验室进行漏失模拟实验,利用Kalman滤波算法建立漏失模型并分析实验数据,结果表明,应用基于Kalman滤波算法的漏失模型计算供水管网漏失量是可行且可靠的,可为供水行业制定有针对性的供水管理及技术措施、降低漏失量、提高管网控漏水平提供依据.     

一种适用于复信号的盲源分离新算法

针对复数字通信信号盲源分离中存在相位模糊的问题,提出了一种新的快速盲分离算法,该算法将只适用于实信号的FastICA盲分离算法推广到复数字通信信号中,同时还可以消除同相和正交分量相互独立的复信号的相位模糊性.该算法不用考虑步长的选择问题,不仅收敛速度快,而且具有与实FastICA算法一样的稳定性.仿真结果表明,该算法既可以分离不同载频的数字通信信号,也可以分离同载频的数字通信信号;既可以分离不同调制方式的数字通信信号,也可以分离相同调制方式的数字通信信号.     

基于EEMD-FastICA的位移摄像测量误差源探究

随着摄像测量技术在土木工程结构健康监测领域的应用逐渐增多,摄像测量技术的长期全天候工作性能受到越来越多的关注.为探究摄像测量技术的主要误差源,提出一种基于盲源分离(Blind Source Separation,BSS)的误差源分析新方法:为了构建多通道信号作为盲源分离模型的输入信号,采用集合经验模态分解法(Ensem...     

一种改进的双因子自适应FastICA算法

为解决快速独立分量分析算法（FastICA）对初值权值敏感的问题,提出了一种双收敛因子FastICA算法（Double Convergence Factor FastICA,DCF—FastICA）。该算法利用两个不同步长因子的FastICA算法进行组合,并通过梯度算法自适应调节两分离权值矩阵的组合系数,从而得到最优权值分离矩阵。理论分析与实验结果表明DCF—FastICA算法较之以往改进算法具有明显的优势,该算法不仅改善了初值权值敏感问题,而且可在几乎不损失分离精度的情况下,使平均分离速度较原算法提高近70%,迭代次数较原算法减少近80%。     

白化处理的自然梯度盲源分离统一算法

分析了基于自然梯度的信号白化处理和白化后的盲信号分离,提出了一种基于白化处理的自然梯度盲源分离算法.算法统一了信号的白化和分离,而不需要单独再对信号进行白化预处理,通过采用自然梯度学习规则提高了算法的性能,并理论证明了算法的可分离性、等变化性和分离矩阵的非奇异性.仿真表明,算法能够有效地分离和重构源信号,相比信号未白化的随机梯度算法以及传统的FastICA算法,收敛速度快、分离效果好,更适合盲源分离.     

结合图论的供水管网PMA分区方法

供水管网压力分区(PMA)以压力调控为主,兼顾区域计量,可有效地控制城市管网漏失,为此,提出结合图论的PMA分区方法,首先运用自适应AP聚类算法结合经济性计算对供水管网进行初步分区,确定分区数目;然后运用迪杰斯特拉(Dijkstra)算法计算各个聚类中心点到水源的最短路径,确定各个分区的供水管段;建立分区边界优化模型,运用模拟退火算法求解该模型;最后结合人工经验对部分分区进行适当合并,形成最终方案并运用于Y市供水管网实例,取得良好结果.该种分区方法是以计算机算法为主体并结合人工经验,很大程度降低分区的工作量,并且比传统的人工试错分区具有更大的搜索空间,可用于指导实际供水管网的PMA分区.     

一种基于融合算法的管道泄漏信号处理方法

利用环道实验模拟实际管道泄漏工况,验证了小波去噪的实际效果,通过时频联合分析泄漏信号的衰减过程,从两方面阐述了小泄漏不易被发现的原因,并且讨论了现阶段最常用的小波去噪方法处理小泄漏信号的不足。针对上述问题,建立新阈值函数提高小波去噪方法的信号重构精度,并从数学角度分析了新函数的优越性,提出了基于最大信噪比的盲源分离算法,将小波变换与盲源分离相融合,通过分离已知构造信号说明此方法的适用性,验证该融合算法的实际去噪效果和工业应用价值。     

基于快速独立分量分析的多维混合信号盲分离

介绍了一种用于盲信号分离的快速独立分量分析方法(FastICA).该方法以信息论中的负熵作为估计输出分量之间统计独立的目标函数,通过优化该目标函数,得到快速独立分量分析的迭代算法.由于该迭代算法不需计算输出分量的高阶统计量,收敛速度快.通过线性混合时间信号分离和图像信号分离的仿真实验表明Fas-tICA算法可以快速有效地分离这些信号.