典型文献
基于EEMD-FastICA的单通道超声回波信号去噪研究
文献摘要：
针对单通道超声检测回波信号易受到噪声信号的影响导致缺陷诊断精度低的问题,提出基于集合经验模态分解(EEMD)和快速独立成分分析(FastICA)的单通道超声回波信号盲源分离方法(EEMD-FastICA).首先应用EEMD算法对回波信号进行自适应分解,得到多个不同尺度的固有模态函数(IMF)分量,利用主成分分析(PCA)预估源信号的数目,通过相关系数法筛选出相应的IMF分量进行重构,并将重构信号与原始采集信号组合构成新的多维观测信号,解决了原始采集信号盲源分离中存在的欠定问题,然后进行快速独立成分分析(FastICA)运算,实现了单通道超声检测信号的噪声分离.实验结果表明:EEMD-FastICA方法能对采集超声回波信号进行有效的降噪处理,并且能保护真实信号的频域特征信息.
文献关键词：
集合经验模态分解;主成分分析;快速独立成分分析;盲源分离;降噪
中图分类号：
作者姓名：
郭北涛;王茹
作者机构：
沈阳化工大学机械与动力工程学院,沈阳110142
文献出处：
引用格式：
[1]郭北涛;王茹-.基于EEMD-FastICA的单通道超声回波信号去噪研究)[J].机械工程师,2022(05):13-16
A类：
B类：
EEMD,FastICA,单通道,超声回波,回波信号,信号去噪,超声检测,测回,噪声信号,响导,缺陷诊断,集合经验模态分解,快速独立成分分析,盲源分离,分离方法,不同尺度,固有模态函数,IMF,源信号,相关系数法,重构信号,观测信号,检测信号,噪声分离,降噪处理,频域特征,特征信息
AB值：
0.266035
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