【摘 要】
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噪声源识别是实现柴油机噪声控制的关键因素,合理有效的试验测试与时频分析技术是实现噪声源分离识别的重要手段。基于经验模态分解（EMD）与独立分量分析（ICA）算法建立EMD-ICA分离
【机 构】
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天津大学内燃机燃烧学国家重点实验室,东风朝阳朝柴动力有限公司,辽宁工业大学省汽车振动与噪声工程技术研究中心
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噪声源识别是实现柴油机噪声控制的关键因素,合理有效的试验测试与时频分析技术是实现噪声源分离识别的重要手段。基于经验模态分解（EMD）与独立分量分析（ICA）算法建立EMD-ICA分离识别模型,并结合声强测量法与EMD-ICA模型对噪声源进行分离及特征提取研究,即充分利用了声强测量法准确、辨识精度高的优势,也实现了分析模型强大的数据处理能力。同时,采用相关性与相干函数方法有效探讨了EMD分解分量与ICA分离分量信号特征的一致性。研究结果表明,EMD-ICA模型能够实现单一通道测量信号的信号源分离识别,声强测
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