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摘要:未知噪声环境下机械源信号盲分离方法由于忽略噪声影响往往得到很差的分离效果。针对此问题,本文提出了一种基于变分贝叶斯独立分量分析的机械故障源分离方法,该方法与传统的机械源分离方法相比,具有以下独特特点,即不需要将未知噪声看成一种独立源,也不需要进行消噪预处理,可直接对噪声干扰的机械源信号进行有效分离。仿真研究表明,提出的方法优于传统的机械源分离方法,分离误差大幅度降低。实验结果也验证了本文提出的方法的有效性。 相似文献
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在水下声纳工作的环境中,若目标体沿中心角方向的扩展角度不能忽略,则基于点源假设的众多高分辨方位估计算法会导致错误的估计结果,而基于分布式目标模型的方位估计算法则可以适应这种目标环境。目前,随着空间分布源受到越来越多的关注,有人相继提出了一些算法例如DSPE和ESPRIT等等,但是这些算法需要很高的输入信噪比和要求不同目标源之间不相干,为了解决相干源的方位估计问题以及提高算法低信噪比下的估计性能,给出一种处理方法。仿真实验证明,该方法能够在低信噪比下提高算法的估计性能及有效的区分相干源。 相似文献
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局域波分解可以把复杂信号分解为有限个内蕴模式函数和一个趋势项,这个过程相当于在时间域上对不同的频率信号进行分类。不同的内蕴模式函数分量代表了不同频率分量的信号成分,利用海洋环境噪声与目标信号频域特征或相关函数的不同,滤除被动测向声纳接收信号中的海洋环境噪声,提高输入信号的信噪比,进而提高被动测向声纳的检测性能。提出了基于局域波分解的被动测向声纳信号检测模型。计算机仿真结果表明,相对于传统的二元被动测向声纳检测模型,基于局域波分解的信号检测模型可以有效提高被动测向声纳的检测性能。 相似文献
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研究了在未知声源信息和传声器空间位置的情况下,利用盲信号分离的方法实现语音增强。通过把基于信息论的信息最大化算法推广到频域,使得时域的卷积混合问题转变为频域的瞬时混合问题,进而就可以在每个频段分别进行独立分量分析,分离效果有明显改进,算法收敛性也得到提高。为了克服在频域中实现盲分离时所固有的位序不确定性和比例缩放问题对分离性能的严重影响,采用聚类的方法对每个频率段的分离结果进行排序。对真实环境中录制的语音、音乐混合信号和语音、语音混合信号进行了计算机仿真,分离之后使语音的信噪比提高了10-15dB,很好地实现了语音增强的目的。 相似文献
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由相位解缠错误造成的时延估计误差会严重降低合成孔径声呐时延估计的精度。现有的时延估计误差校正算法采用二次函数作为时延的拟合模型,该模型在距离向近端和远端处不符合时延空变规律,拟合误差较大且无法估计载体的横荡和升沉运动。针对该问题,文章提出一种改进的时延估计误差校正算法,利用时延的距离空变函数代替二次函数作为拟合模型。数值仿真和实验结果表明,相较于参考算法,改进算法校正时延估计误差的效果更好、速度更快,同时还能准确地估计载体的横荡和升沉运动。运动补偿结果显示了改进算法能较好地提升成像质量。 相似文献
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针对舰艇编队作战中主动声纳之间存在的强直达波干扰,提出了一种基于信号统计二阶矩的直达波干扰抑制算法,实现了强干扰背景下的微弱目标回波检测。这种方法将盲分离理论和匹配相关技术相结合,首先对接收数据进行直达波干扰抑制,再利用已知发射信号副本进行匹配相关,最后提取目标回波信号。相比其它强干扰抑制算法,特别是高阶累计量法,该算法具有计算复杂度低的优点。通过数值仿真实验表明:该算法能够对直达波干扰进行有效抑制,对目标回波的检测性能优于直接匹配相关方法。 相似文献
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提出了一种新的用于未知数量稀疏源盲分离的统一方法。为了改善聚类分离的精度,该方法选取混合空间中半径给定的、中心位于原点的超球面以外的所有数据点,然后将这些数据点映射到中心位于原点的单位超球面上以得到集合Cy。由此,原来的聚类变为致密聚类,各聚类互相重叠的现象几乎消失。随后,先通过关于Cy的聚类分离来估计混合矩阵,再根据混合矩阵估计源,其中最佳不相似阚值和相应的聚类数量是自动生成的。计算机仿真结果验证了该方法对具有不同程度稀疏性源的有效性。当源充分稀疏时,重构信噪比大约是300dB。因此,该方法精确、便利。 相似文献