【摘 要】
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针对单通道信号盲源分离(blind source separation,BSS)模型的极端欠定问题,提出利用总体经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)将单通道混合信号分解成
【机 构】
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上海应用技术大学机械工程学院,上海应用技术大学城市建设与安全工程学院,青岛理工大学工业流体节能与污染控制教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61271387),上海应用技术大学毕业设计重点项目(3311LW200015-A22)资助
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针对单通道信号盲源分离(blind source separation,BSS)模型的极端欠定问题,提出利用总体经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)将单通道混合信号分解成多个瞬时频率本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量的形式,构建新的观测矩阵,再通过快速独立分量分析(fast independent component analysis,FastICA)实现信号的盲源分离。仿真实验和实验室研究表明:该方法
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