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1.
独立分量分析及其在故障诊断中的应用   总被引:20,自引:5,他引:15  
独立分量分析是盲源分离的一种新方法,其处理的对象是相互统计独立的信号源经线性组合而产生的一组混合信号,最终目的是从混合信号中分离出各独立的信号分量。本简要介绍了独立分量分析的基本思想及算法,并对现场采集到的多组振动信号进行了分析,结果表明,独立分量分析在对混合信号进行盲分离方面具有很强的能力,从而为机械设备状态监测与故障诊断提供了一种行之有效的信号预处理的新方法。  相似文献
2.
基于独立成分分析的掌纹识别   总被引:6,自引:0,他引:6  
郭金玉  苑玮琦 《光电工程》2008,35(3):136-139
本文研究了独立成分分析(ICA)两种不同的结构ICA I和ICAII在掌纹识别中的应用.为了提高识别准确性和可靠性,该方法首先对掌纹图像进行预处理,提取掌纹感兴趣(ROI)区域进行特征提取和匹配.为了减少计算量,运用ICA算法之前,先采用主成分分析(PCA)算法去除掌纹图像的二阶统计特征相关性,其余的高阶统计特征由ICA分离.对于PolyU掌纹图像库,基于ICA模型的预测误差平方和(SPE)小于PCA,而且重构的原始图像优于PCA.为了比较两种算法识别性能,本丈分别用PCA、ICA I、ICAII提取特征掌纹子空间,然后将待识别图像投影到低维子空间上,最后用余弦距离进行掌纹匹配.实验结果表明,ICA算法两种结构的识别率均高于PCA,ICAII在性能上优于ICA I.  相似文献
3.
The resolution of pure component spectra based on spectroscopic measurements from a reaction system is a challenging task for chemometric systems in the absence of a priori knowledge about the reaction components involved. A popular approach in the literature is based on constrained entropy minimization of the second-order derivative of the resolved pure component spectra. Using an analytical information theoretic framework, it can however be shown that minimization of this cost function is not sufficient to completely separate the underlying components from a set of mixture spectra. Instead, an augmented objective function derived from this analysis is proposed for complete minimization of the mutual information between separated components. The final optimization approach is further shown to be analog to independent component analysis (ICA), a signal processing technique successfully applied to biomedical and speech data to separate linear source mixtures in the absence of a priori information. The developed theoretical insights and proposed methodologies in this paper are illustrated in a simulation study on the separation of three component spectra based on absorbance data acquired from a first-order kinetic reaction system.  相似文献
4.
一种强干扰下超弱水声信号自适应盲分离的快速算法   总被引:4,自引:4,他引:0  
许多盲源分离算法对超弱信号收敛速度变慢甚至失效。文章提出一种算法 ,用FASTICA算法所得的分离矩阵作为一种基于输出去相关自适应盲分离算法的初始值 ,算法的收敛速度得到明显改善。算法的学习速率通过一种自适应算法选取 ,从而降低了算法收敛速度对学习步长的依赖。仿真结果表明 ,文中提出的算法对超弱信号特别有效 ,算法收敛速度大大增强。该算法可以用于分离强干扰下的弱水声信号  相似文献
5.
李辉  郑海起  唐力伟 《振动与冲击》2012,31(12):135-140
形态分量分析是一种基于信号形态多样性和信号稀疏表示的信号和图像处理方法,其主要目标是根据信号组成成分的形态差异性,选择合适的字典来分离信号。针对传统形态分量分析的字典选择和阈值选择的缺陷,提出了基于自适应字典选择和TH-MOM (Hard Threshold-MOM)的阈值更新策略,通过仿真信号和齿轮箱轴承多故障振动实验信号的研究结果表明:该方法不仅能将形态各异的多分量信号进行有效分离,提高了信噪比,而且提高了从强噪声环境中提取瞬态冲击特征的能力,能有效地识别轴承的故障类型和部位。  相似文献
6.
相关机械振源的盲源分离方法   总被引:3,自引:3,他引:0       下载免费PDF全文
相关源不满足独立分量分析关于源的统计独立性假设,标准的独立分量分析方法无法准确分离相关机械振源信号。在相关振源信号的部分频带满足统计独立的假设前提下,提出了一种基于小波包分解的相关机械源盲源分离方法。该方法将观测信号用小波包分解成子带观测信号,根据互信息标准选择相关性较小的若干子带观测信号重构观测信号。通过重构的观测信号的独立分量分析估计分离矩阵,然后用该矩阵分离原始观测信号从而实现相关机械振源信号的分离。仿真试验验证了该方法的有效性。  相似文献
7.
Hyperspectral imaging at visible and short near infrared (VIS/SNIR) region has been used to estimate the pigment content of leaves. A complicating feature of measurements with any hyperspectral imaging methodology is the large amount of information generated during the measurement process. In this paper we discuss the identification of the desirable information using independent component analysis (ICA). After hyperspectral image acquisition and pre-processing, the average spectra obtained from the region of interest (ROI) in cucumber leaves were used for model development. Additionally a multi-linear regression model was developed for the prediction of cucumber leaf chlorophyll content. When compared with normal principal component analysis (PCA), the ICA multi-linear regression model provided improved estimates. When the calibration models were applied to an independent validation set, chlorophyll content was reasonably well predicted with a high correlation (r2 = 0.774). Depending on the sample, the technique enabled the identification and characterization of the relative content of various chlorophyll types that were distributed within the cucumber leaves. Typically low levels of chlorophyll at leaf margins and higher levels along main vein regions were identified. Our results indicate that hyperspectral imaging exhibits considerable promise for predicting pigments within cucumber leaves and furthermore can be applied non-destructively and in situ to living plant samples.  相似文献
8.
基于快速独立分量分析的模态振型识别方法研究   总被引:3,自引:2,他引:1       下载免费PDF全文
摘要:快速、准确地识别出结构的模态参数,特别是结构的振型是结构损伤精确识别与健康监测的重要前提。大多的模态参数识别时域方法都是从曲线拟合的角度或解算特征值的过程来实现。振型向量通过求解各阶模态的留数获得,这些方法依赖于模态频率与模态阻尼的识别。本文提出一种模态振型的直接提取方法,该方法基于快速独立分量分析技术,以模态响应之间的独立性构造目标函数,通过优化目标函数寻求振型向量的最优解,直接从结构自由响应或脉冲响应的数据矩阵中提取结构的振型向量。三自由度数值算例表明该方法有效,具有很高的识别精度且对测量噪声具有很好的鲁棒性。  相似文献
9.
基于独立分量分析特征提取的复合神经网络故障诊断法   总被引:2,自引:0,他引:2  
首先利用基于固定点迭代的快速算法(FASTICA)提取不同机械状态模式(包括正常、齿轮故障及机座松动)特征.随后以此训练某一典型神经网络(如径向基网络或自组织映射网络),以实现模式的最终分类。借助独立分量分析(ICA)及基于残余互信息(RMI)的二次特征抽取策略,隐藏于多通道振动观测中的高阶特征得以有效提取,进而实现机械状态模式的准确识别。对照分类实验结果表明,基于无导师学习的自组织映射(ICA-SOM)分类方法不仅具有较好的故障模式分类能力,且实现简单直观.在机器健康状况监测中有较大的应用潜力。  相似文献
10.
独立分量分析的图像融合算法   总被引:2,自引:0,他引:2  
独立分量分析可实现图像的稀疏编码并具有能很好地捕捉图像重要边缘信息的特性.本文提出一种基于独立分量分析的图像融合算法,结合支持向量机对多聚焦图像的清晰域、模糊域进行判断以及在ICA域中进行图像分割以提取图像的主要边缘特征信息来实现特征级的多聚焦图像的融合.实验结果表明,本文提出的融合算法是有效的.  相似文献
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