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将信号稀疏分解理论引入到轴承故障检测问题中,提出新的轴承故障检测方法。通过字典学习的方式可有效实现轴承正常状态振动信号稀疏表示的超完备字典。利用该字典只适用于轴承正常状态信号稀疏分解的特点,将待分析信号在该字典上展开,通过比较信号稀疏表示误差与所设定阈值的关系来判断轴承对应的状态,从而实现轴承的故障检测。实验结果表明:当误差阈值设置合理时,该方法可有效地判断出轴承是否发生故障。 相似文献
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为了解决传统基于阵列协方差矩阵稀疏性到达角估计方法计算复杂度高的问题,提出基于直接二维稀疏重构思想的高效到达角估计方法。该方法利用阵列输出数据的协方差矩阵构造二维稀疏表示模型,对协方差矩阵进行特征值分解以实现噪声功率估计,从而降低噪声对到达角估计的影响。在求解稀疏表示模型时,直接对该二维稀疏重构问题进行求解,避免了矩阵矢量化操作。仿真实验结果表明,该方法运行效率大大提高,并且在低快拍数、低信噪比和稀疏阵元等条件下估计性能优于传统方法。 相似文献
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压缩感知CS(Compressive Sensing)作为一门新兴的技术,成为近年来人们广泛关注的研究热点。文中介绍了压缩感知理论的基本原理,在此基础上将压缩感知理论应用到语音信号处理中。首先研究了语音信号的稀疏性,说明了对语音信号进行压缩感知具有可行性;其次,采用随机滤波器组构造随机测量矩阵得到语音信号的压缩测量值;最后,研究了压缩测量值之间的相关性并将这种相关性作为稀疏度的一种度量方法用于控制随机滤波器阶数,实现了语音信号的自适应压缩感知。 相似文献
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通过适当的空域稀疏化构造了可对阵列接收信号进行冗余稀疏表示的阵列流形矩阵,建立了相应的L1-analysis稀疏重构模型用于恢复阵列接收信号,重点证明了该流形矩阵是满足L1-analysis 稀疏重构条件的紧框架,从理论上保证了将L1-analysis 稀疏重构用于阵列接收信号恢复及波达角估计问题的合理性,并推导出信号恢复误差的理论上界。利用在微波暗室环境中采集的实测数据,结合MUSIC算法进行实验验证,结果表明基于L1-analysis 稀疏重构的信号恢复对提高低信噪比环境下的波达角估计性能是有效的。 相似文献
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针对基于l1范数约束的稀疏表示DOA(Direction Of Arrival)估计算法对初始参数较为敏感的问题,提出了一种基于稀疏贝叶斯学习的DOA估计算法。首先通过信号来波方向的空间采样构造冗余字典,将阵列信号处理中的DOA估计信号模型转化为压缩感知中的稀疏重构信号模型。然后基于经验贝叶斯推理的方法,将待估计的稀疏系数值用方差未知的联合高斯分布描述,而未知的方差值决定了待估计系数的稀疏性。通过观测数据估计得到未知的方差,进而得到信号的DOA估计值。仿真结果表明,提出的算法有较高估计精度,并且对非相干信源和相干信源都具有较好的估计性能。 相似文献
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求解大型稀疏问题最流行的方法是建立在子空间投影技术之上的。这类方法的主要吸引力是仅需要使用矩阵向量乘法。我们给出PCG、GMRES、Lanczos和Davidson算法及在YH-I上的实现,然后比较每一方法的优缺点,并尽可能讨论其并行执行。 相似文献
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针对人脸识别问题提出一种新的监督降维算法。算法首先基于稀疏表示理论,利用同类样本间的稀疏重构来构建图。此方案不仅可以克服传统图构造方法中参数选择的困难,而且能够更好地刻画类内信息。然后,算法采用非参数类间离差来刻画类间信息,非参数类间离差在处理复杂分布数据时相比于参数类间离差更具判别力。最后,算法通过保持类内稀疏重构关系的同时最大化非参数类间离差来求得最优的投影矩阵。在ORL和Extended Yale B公共人脸数据库的实验表明,该算法能够获得较好的识别结果。 相似文献