【摘 要】
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大功率机械所产生的非平稳噪声源,用FastICA算法可以有效地分离出噪声信号,但噪声源识别的准确性较低,为此提出了一种分离噪声源的FastICA改进算法.新方法将最大相似准则、优化算法和快速傅里叶变换相结合,对分离信号的不确定性进行了有效校正.经仿真实验验证,新方法能够完整地还原仿真波形信号,表明该改进算法确实可行且准确性较高.
【机 构】
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集美大学轮机工程学院,福建 厦门361021;福建省船舶与海洋工程重点实验室,福建 厦门361021;集美大学诚毅学院,福建 厦门361021;集美大学海洋装备与机械工程学院,福建 厦门361021
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大功率机械所产生的非平稳噪声源,用FastICA算法可以有效地分离出噪声信号,但噪声源识别的准确性较低,为此提出了一种分离噪声源的FastICA改进算法.新方法将最大相似准则、优化算法和快速傅里叶变换相结合,对分离信号的不确定性进行了有效校正.经仿真实验验证,新方法能够完整地还原仿真波形信号,表明该改进算法确实可行且准确性较高.
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