【摘 要】
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以大型轧钢机和滚动轴承试验台为研究对象,应用独立分量分析方法来分离机器的声音信号,并提取其状态特征.同时指出,对信号进行自相关预处理,可以突出信号的非高斯成分,较好地
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以大型轧钢机和滚动轴承试验台为研究对象,应用独立分量分析方法来分离机器的声音信号,并提取其状态特征.同时指出,对信号进行自相关预处理,可以突出信号的非高斯成分,较好地满足独立分量分析的前提条件,即源信号统计独立.因此,采用基于峭度的快速独立分量分析(ICA)算法,成功地分离出了信号的一些独立成分及对应的发声零部件.研究结果表明,根据信号结构选择预处理的方法十分重要,正确的预处理可以使独立分量分析有效地提取机械信号中的特征.
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