基于盲源分离的地震信号处理方法研究及应用李建锋

针对采煤机摇臂轴承故障,介绍了一种基于盲源分离算法的轴承故障识别方法。该方法采用优化滑动平均长度,以最大信噪比为目标函数对振动信号进行盲源分离,分离后的信号进一步加速度包络处理,信号特征可用于识别轴承

基于高斯矩的含噪信号盲分离算法，王述伟，刘正平，独立分量分析(ICA)是信号处理领域的热点问题，目前许多建立在无噪声干扰基础之上的算法被提出，这些算法忽略了噪声对分离信号的影�

提出一种约束非负矩阵分解方法用于解决欠定盲信号分离问题。非负矩阵分解直接用于求解欠定盲信号分离时，分解结果不唯一，无法正确分离源信号。在基本非负矩阵分解算法基础上，对分解得到的混合矩阵施加行列式约束，

在软输出逐幸存路径处理(SOVA-PSP)算法的基础上,提出了基于CHASE译码思想的载波成对复用多址(PCMA)信号的盲分离算法。该算法对SOVA-PSP软输出的结果进行可靠性排序,对于排序中可靠性

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基于自然梯度算法，对盲信号分离进行了仿真。程序中采用了变步长的方法。

Blind separation of audio signals based on FAST-ICA

生信号应用方法很少，这是唯一上传的文件。生信号的处理方法及应用方法

盲源分离的代码，本程序有利于初学着学习使用

为了提高单通道盲源分离性能，首先由单路信号利用经验模态分解得到一系列本征模函数分量组合成多路信号；其次针对存在模态混叠的本征模函数分量，提出利用信号周期性构造其多路信号，并利用独立分量分析消除模态混叠