基于贝叶斯理论的机械故障源盲分离

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由于噪声的干扰,噪声环境下机械源信号盲分离方法往往分离效果很差。针对这一问题,提出了一种基于变分贝叶斯理独立分量分析的盲分离方法。与传统的分离方法相比,具有以下独特特点:即不需要将未知噪声看成一种独立源,也不需要进行消噪预处理,可直接对噪声干扰的机械源信号进行有效分离。实验结果表明,提出的方法优于传统的机械源分离方法,分离误差大幅度降低。
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