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一种新的循环平稳信号盲提取方法
  • ISSN号:1673-9787
  • 期刊名称:河南理工大学学报(自然科学版)
  • 时间:2015.8.15
  • 页码:577-581
  • 分类:TH165[机械工程—机械制造及自动化] TP206[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]
  • 作者机构:[1]河南理工大学机械与动力工程学院,河南焦作454000, [2]河南工业和信息化职业学院,河南焦作454000, [3]郑州轻工业学院机电工程学院,郑州450001
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(U1304523,51205371); 河南理工大学博士基金资助项目(648491)
  • 相关项目:基于多尺度leaders多重分形与多尺度约束PCA的汽车起重机主泵特征提取方法研究
中文摘要:

提出了一种基于信号隐含周期性的循环平稳信号盲源分离算法。该方法充分利用了循环平稳信号具有隐含周期性成分的特性,不需要估计信号的循环频率,特别适用于循环平稳信号的分离。本算法在提取循环平稳信号的周期性分量的同时,剔除其中的随机分量,因此,计算机仿真和实验验证了该方法的有效性和循环平稳信号的分离次序。

英文摘要:

A novel blind separation algorithm is proposed for cyclostationary signals. The hidden periodicity of cyclostationary signals is used and cyclic frequency in the algorithm is unknown. It is particularly suitable for the separation of cyclostationary signals. In this algorithm,the periodic components of the signal are extracted and the random components is removed,therefore,the effectiveness of the method and separation orders of cyclostationary signals are successfully verified by computer simulations and experiments.

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期刊信息
  • 《河南理工大学学报:自然科学版》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:河南理工大学
  • 主办单位:河南理工大学
  • 主编:杨小林
  • 地址:河南省焦作市世纪大道2001号
  • 邮编:454000
  • 邮箱:zkxb@hpu.edu.cn
  • 电话:0391-3987253 3987068
  • 国际标准刊号:ISSN:1673-9787
  • 国内统一刊号:ISSN:41-1384/N
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 河南省一级期刊,中文核心期刊,科技核心期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),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(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:4522