飞机涡扇发动机振动源信号数目的确定及盲分离

目前使用的大多数盲源分离方法都依赖于观测传感器数量等于信号源数目这样一个基本假设.主要针对传感器数量大于源信号数量情况,对涡扇发动机振动信号盲源分离问题进行研究,先后采用三种算法进行试验,结果证明了奇异值降维方法和基于四阶累积量的源数估计方法的可行性和可靠性.     

自然梯度盲分离算法在振动信号处理中的应用

介绍了盲分离的几种主要算法,并对混合信号进行分离仿真实验,证明了算法的有效性.比较了Infomax算法、EASI算法和自然梯度算法采用不同步长时的分离性能.并采用改进的基于最小互信息准则的自然梯度算法对航空发动机振动信号分离,得到各振源的特征频率.该算法是分离机械振动信号源的一种有效方法.