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大跨径桥梁实时动态挠度信号的分离
  • ISSN号：1004-6801
  • 期刊名称：《振动．测试与诊断》
  • 时间：0
  • 分类：TP274[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] U447[建筑科学—桥梁与隧道工程;交通运输工程—道路与铁道工程]
  • 作者机构：[1]广州大学物理与电子工程学院,广州510006, [2]广州大学土木工程学院,广州510006, [3]华南师范大学物理与电信工程学院,广州510006
  • 相关基金：国家自然科学基金面上基金资助项目（51078093）;广东省科技计划资助项目（20118010300026）
作者： 杨红[1], 刘夏平[2], 崔海霞[3], 彭军[1], 孙卓[2]
关键词： 滤波, 经验模态分解, 独立分量分析, 奇异值分解, 挠度信号分离
中文摘要：

由于经验模式分解（empirical mode decomposition,简称EMD）将非线性非平稳信号分解成为一系列线性、平稳的本征模函数（intrinsic mode function,简称IMF）信号,针对单通道大跨径桥梁挠度信号分离问题,结合盲源分离和经验模式分解各自优点,提出基于经验模式分解的盲源分离方法。利用奇异值分解（singular value decomposition,简称SVD）估计信号源数目,根据源信号数目将单通道挠度信号和其本征模函数重组为多通道输入信号,应用独立分量分析（independent component analysis,简称ICA）理论中的快速独立分量分析（fast independent component analysis,简称FastICA）算法对输入信号进行分解,实现桥梁挠度信号各分量的分离。仿真研究表明,该方法能较好地解决ICA模型源数估计和单通道挠度信号盲源分离难题。

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期刊信息
  • 《振动．测试与诊断》
  • 北大核心期刊（2011版）
  • 主管单位:中华人民共和国工业和信息化部
  • 主办单位:南京航空航天大学 全国高校机械工程测试技术研究会
  • 主编：赵淳生
  • 地址：南京市白下区御道街29号
  • 邮编：210016
  • 邮箱：yohe2009@yahoo.cn
  • 电话：025-84893332
  • 国际标准刊号：ISSN：1004-6801
  • 国内统一刊号：ISSN：32-1361/V
  • 邮发代号:28-239
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）
  • 被引量:7850