您的位置: 专家智库 > >

国家自然科学基金(51105045)

作品数:3 被引量:6H指数:2
相关作者:王向红向建军张志勇胡宏伟毛汉领更多>>
相关机构:长沙理工大学广西大学更多>>
发文基金:国家自然科学基金湖南省教育厅优秀青年基金湖南省教育厅科研基金更多>>
相关领域:理学一般工业技术电子电信机械工程更多>>

文献类型

  • 3篇中文期刊文章

领域

  • 2篇一般工业技术
  • 2篇理学
  • 1篇机械工程
  • 1篇电子电信

主题

  • 2篇独立分量分析
  • 2篇信号
  • 2篇信号提取
  • 2篇弱信号
  • 2篇微弱信号
  • 2篇微弱信号提取
  • 1篇声发射
  • 1篇盲源分离
  • 1篇故障诊断
  • 1篇ICA

机构

  • 3篇长沙理工大学
  • 1篇广西大学

作者

  • 3篇王向红
  • 2篇向建军
  • 1篇尹东
  • 1篇毛汉领
  • 1篇胡宏伟
  • 1篇张志勇

传媒

  • 1篇振动工程学报
  • 1篇企业技术开发
  • 1篇长沙理工大学...

年份

  • 2篇2014
  • 1篇2013
3 条 记 录,以下是 1-3
排序方式:
微弱裂纹信号的稀疏编码提取被引量:3
2013年
针对重大技术装备中关键基础部件早期裂纹信号提取困难这一问题,提出一种基于独立分量分析(ICA)的稀疏编码收缩(SCS)去噪方法,即采用泛化高斯模型(GGM)在ICA空间中估计信号独立系数的概率密度函数(PDF),并利用最大后验(MAP)估计方法进行非线性去噪的微弱信号提取方法。通过对不同信噪比的含噪微弱裂纹信号的提取研究,结果表明,此方法能提取出输入信噪比低于-27dB的微弱信号,且波形与频谱均能较好的和原信号保持一致。同时,其去噪效果远远好于小波降噪方法,是一种较好的微弱信号提取方法。
王向红胡宏伟张志勇毛汉领
关键词:微弱信号提取故障诊断独立分量分析
微弱裂纹信号的ICA盲源分离提取被引量:1
2014年
针对机械设备关键基础部件早期故障信号提取困难这一问题,提出了一种基于独立分量分析(ICA)的盲源分离去噪方法。采用Fixed-point ICA算法和基于负熵的判据,对不同信噪比下金属裂纹信号进行提取。研究结果表明,此方法受噪声强度及信号频段的影响比较小,可有效提取出所需信号;且获得的信号波形失真很小,是一种较好的微弱信号提取方法。
王向红向建军尹东
关键词:微弱信号提取独立分量分析盲源分离
声发射源定位技术的现状研究被引量:2
2014年
声发射源定位是声发射检测技术的主要目标之一,其准确程度反映了声源的检测位置和实际活动缺陷源位置的符合程度。文章系统阐述了目前声发射定位的各种方法及其优缺点,并展望了声发射源定位技术的发展趋势。
王向红向建军
关键词:声发射
共1页<1>
聚类工具0