基于盲源分离的设备故障音检测算法与应用



基于盲源分离的设备故障音检测算法与应用

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基于盲源分离的设备故障音检测算法与应用

论文目录
摘要	第11-11页
ABSTRACT	第11-13页
第一章绪论	第13-19页
1.1 课题背景及意义	第13-14页
1.2 国内外现状	第14-17页
1.2.1 盲信号分离的发展现状	第14-16页
1.2.2 盲信号分离的应用	第16-17页
1.3 论文结构安排	第17-19页
第二章盲信号分离的基本理论及相关数学知识	第19-31页
2.1 盲信号分离的基本假设	第19页
2.2 盲信号分离的相关数学知识	第19-23页
2.2.1 概率论	第19-20页
2.2.2 统计知识	第20-21页
2.2.3 信息理论	第21-23页
2.3 盲信号分离的数学模型	第23-26页
2.3.1 线性瞬时混合模型	第23-24页
2.3.2 卷积混合模型	第24-25页
2.3.3 非线性混合模型	第25-26页
2.4 盲信号分离的预处理方法	第26-29页
2.4.1 中心化	第26-27页
2.4.2 白化处理	第27-29页
2.5 分离效果评价指标	第29-30页
2.5.1 信号波形对比和分离音测听	第29页
2.5.2 性能指数	第29页
2.5.3 相似系数	第29-30页
2.5.4 二次残差	第30页
2.6 本章小结	第30-31页
第三章基于线性模型的盲分离算法研究	第31-44页
3.1 独立分量分析的基本内容	第31-34页
3.1.1 信息最大化目标函数	第31-32页
3.1.2 最大似然目标函数	第32-33页
3.1.3 最大化非高斯性目标函数	第33-34页
3.1.4 最小化互信息目标函数	第34页
3.2 非高斯性最大化的盲分离算法研究	第34-38页
3.2.1 峭度最大化法	第35-36页
3.2.2 负熵最大化法	第36-38页
3.3 自然梯度算法研究	第38-42页
3.3.1 信息最大化法	第38-40页
3.3.2 互信息最小化法	第40-42页
3.4 联合近似对角化算法研究	第42-43页
3.5 本章小结	第43-44页
第四章基于非线性模型的盲分离算法研究	第44-53页
4.1 非线性去混叠系统概述	第44-45页
4.2 基于非线性混叠的盲信号分离	第45-49页
4.2.1 非线性最大熵法	第46-47页
4.2.2 非线性最小互信息法	第47-49页
4.3 基于反向传播神经网络的非线性盲信号分离	第49-52页
4.3.1 MISEP理论基础概述	第49-50页
4.3.2 基于多层感知器的累积概率密度函数约束	第50页
4.3.3 反向传播神经网络的训练	第50-52页
4.4 本章小结	第52-53页
第五章盲信号分离算法在故障音检测中的应用	第53-65页
5.1 算法有效性验证	第53-57页
5.1.1 基于负熵最大化算法的有效性验证	第54-55页
5.1.2 联合近似对角化算法的有效性验证	第55-56页
5.1.3 信息最大化法有效性验证	第56-57页
5.2 FastICA算法、JADE算法和Infomax算法分离性能对比分析	第57-64页
5.2.1 源信号分析	第58-59页
5.2.2 建立盲源分离数学统计模型	第59页
5.2.3 三种算法的分离效果	第59-64页
5.3 本章小结	第64-65页
第六章总结与展望	第65-66页
6.1 总结	第65页
6.2 未解决的问题和以后工作展望	第65-66页
参考文献	第66-71页
致谢	第71-72页
攻读硕士学位期间发表的论文	第72-73页
附件	第73页

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