为了提高单通道盲源分离性能，首先由单路信号利用经验模态分解得到一系列本征模函数分量组合成多路信号；其次针对存在模态混叠的本征模函数分量，提出利用信号周期性构造其多路信号，并利用独立分量分析消除模态混叠的有效方法；然后利用互相关性消除上述步骤所得到的多路信号中的虚假分量，并将剩余的分量信号与观测信号构成新的多路信号；最后利用Fast-ICA（fast-indepe
2021-03-09 09:07:52
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文中分别采用经验模态分解（EMD），变分模态分解（VMD）两种预处理方法，使单通道观测信号由欠定信号转为正定或超定从而解决其“非欠定”限制，并对此两种预处理方法进行仿真实验对比验证，研究表明，不同的预处理方法会影响信号盲分离的结果，寻找一种高效、快速的预处理方法是解决欠定盲信号分离的关键，且仿真实验结果表明，VMD预处理方法更具优越性。
2021-03-07 21:06:07
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包含通过中心频率确定分解个数K的matlab程序和相关资料三篇，分享大家共同学习。
VMD分解的效果主要受模态数的选取值的影响，当模态的选取值较小时，由于VMD算法相当于自适应滤波器组，原始信号中一些重要信息将会被过滤，影响后续预测的精度；而当模态的选取值较大时，相邻模态分量的中心频率则会相距较近，导致模态重复或产生额外的噪声。不同模态的主要不同点在于中心频率的不同，所以，通过对不同模态数下中心频率的分布进行观察选取合适的模态数值。
2021-02-25 20:03:19
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采用小波阈值法对齿轮箱故障信号进行去噪预处理,将经验模式分解(EMD)和快速傅立叶变换(FFT)相结合对齿轮箱故障信号进行特征提取,这种方法适用于非线性非平稳信号的自适应状态分析。利用EMD方法将去噪后的信号就行经验模态分解,得到一定数量的固有模态函数(IMF)分量,选取具有特定意义的IMF进行FFT,就可以得到相应的功率谱,从而提取齿轮箱故障特征频率。
2021-02-21 13:37:10
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