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基于小波-KCCA的非线性欠定盲分离方法研究
学兔兔
第35卷 第3期 仪 器 仪 表 学 报 V01.35 No.3
2014年3月 Chinese Journal of Scientific Instrument Mar.2014
基于小波一KCCA的非线性欠定盲分离方法研究
李志农,张 芬,何旭平
(南昌航窄大学无损检测技术教育部重点实验室 南昌 330063)
摘 要:结合小波分析和核典型相关分析(KCCA)各自的特点,提 一种基于小波一KCCA非线性欠定肓源分离方法。该方法
的基本思想是利用小波分析对观测信号进行分解,将分解后的小波系数与原来的观测信号重新组合,构成新的观测信号,从而
将欠定盲分离转换为超定或正定肓分离。然后把新的非线性观测信号从低维空间映射到高维核特征空间,将非线性盲源分离
问题转化为特征空间中的线性盲源分离问题,最后用典型相关分析对混合信号进行肓源分离,得到源信号的估计。仿真结果表
明,与传统的非线性肓分离方法相比较,提 的方法具有明显的优势,得到了满意的分离效果。最后,轴承内外圈故障非线性欠
定混合肓分离实验进一步验证了小波一KCCA方法的有效性。
关键词:核典型相关分析;小波分析;故障诊断;非线性混合;欠定盲分离;滚动轴承
中图分类号:TN17 0235 TP272 文献标识码:A 国家标准学科分类代码:460.1520
Study on underdetermined blind source separation method of nonlinear
mixture based on wavelet and Kernel Canonical Correlation Analysis
Li Zhinong,Zhang Fen,He Xuping
(Key Laboratory of Nondestructive Testing,Ministry of Education,
Nanchang Hangkong University,Nanchang 360063,China)
Abstract:Combining the advantages of wavelet analysis and kernel canonical correlation analysis(KCCA),an an—
derdetermined blind source separation method of nonlinear mixture based on wavelet decomposition and kernel canon-
ical correlation analysis.which is named as Wavelet-BSS method,is proposed.In the proposed method,the nonlin-
ear mixture signals are firstly decomposed to a series of approximate components with wavelet transform;these ap—
proximate components and original observation signals are combined to construct a new observation signal,and the
underdetermined blind source separation problem is transformed to determined or overdetermined blind source separa‘
tion problems.Secon
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