【摘 要】
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形态成分分析（MCA）是最新提出的一种基于稀疏表示的信号和图像分解（分离）方法,其扩展算法GMCA（Generalized MCA）可用于超定和欠定情形的盲源分离。为了降低GMCA算法中重构信号的均
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形态成分分析（MCA）是最新提出的一种基于稀疏表示的信号和图像分解（分离）方法,其扩展算法GMCA（Generalized MCA）可用于超定和欠定情形的盲源分离。为了降低GMCA算法中重构信号的均方差,提高分离信号的精度,将半软阈值函数和MOM阈值更新机制相结合,提出了SST-MOM（Semi-soft Thresholding MOM）阈值更新策略,仿真结果表明,新算法较原GMCA算法提高了分离信号的信噪比,将其应用于齿轮箱复合故障诊断中,有效地识别出了两路观测信号中的3种故障,表明了该算法的有效性。
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