【摘 要】
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为了有效地从复杂的单一通道噪声信号中分离和识别柴油机的噪声源,采用经验模态分解（EMD）和基于峭度的鲁棒性独立分量分析（RobustICA）相结合的方法,将EMD分解后的本征模态函数与
【机 构】
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昆明理工大学云南省内燃机重点实验室,天津大学内燃机燃烧学国家重点实验室
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为了有效地从复杂的单一通道噪声信号中分离和识别柴油机的噪声源,采用经验模态分解（EMD）和基于峭度的鲁棒性独立分量分析（RobustICA）相结合的方法,将EMD分解后的本征模态函数与原噪声信号作为RobustICA的输入,借助RobustICA良好的抗噪性,不需要对观测信号进行滤波处理就可以实现单一通道观测信号的源分量分离.模拟仿真的结果充分说明了该方法的可行性.应用于某四缸柴油机噪声信号分析,对分离出的独立分量进行小波（CWT）时频分析,结合内燃机的特性,从单一通道噪声信号中准确识别出柴油机的燃烧噪声
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