【摘 要】
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基于信息理论准则的信源数目估计方法——赤池信息准则(Akaike Information Criterion,AIC)、最小描述长度(Minimum Description Length,MDL)、以及贝叶斯信息准则(Bayesian
【机 构】
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西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室,西安710049
【出 处】
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2014年全国设备监测诊断与维护学术会议、第十六届全国设备监测与诊断学术会议、第十四届全国设备故障诊断学术会议暨2014
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基于信息理论准则的信源数目估计方法——赤池信息准则(Akaike Information Criterion,AIC)、最小描述长度(Minimum Description Length,MDL)、以及贝叶斯信息准则(Bayesian Information Criterion,BIC)可在信源及混合方式未知的条件下从观测混合信号中自适应估计信源数目,具有显著的工程应用价值.研究了AIC、MDL、及BIC基本原理及核心计算方法,并将其应用于壳体机械系统信源数目估计中,通过实验验证了基于信息理论准则的源数估计方法处理机械噪声源数估计的有效性.研究对于模态阶数选择、系统复杂度分析以及基于机械系统信号源分离的状态监测与故障诊断具有重要的学术意义和工程应用价值.
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