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在轴承状态监测与故障诊断过程中,所测得的声学信号,大多为轴承声音信号及电机噪声的瞬时混叠.对测得的混叠信号进行预处理并分离出需要的各源振动信号是轴承状态监测与故障诊断所要解决的一个关键性问题,这种分离问题属于独立分量分析的范畴.本文在分析了独立分量分析的基本原理的基础上,提出一种改进的ICA算法.该算法具有算法简单、分离速度较快的优点.实验结果表明利用独立分量分析有效地对轴承声音信号进行预处理,能成功地剔除电机噪声干扰信号.