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基于功率谱密度的盲信号源数估计 总被引:1,自引:0,他引:1
通常盲源分离以及源数估计均要求传感器数必须大于或等于源数,对于实际复杂系统来说,这个条件很难满足.为此,提出一种基于功率谱密度的源数估计方法.该方法最大特点在于,无论传感器数与源数关系怎样,根据观测信号的功率谱密度函数的比值,得到功率谱密度矩阵,通过比较矩阵各列向量,可准确估计不相关源或独立源的源数.对于相关源,可估计源数的上下界.理论分析和仿真实验证明了该方法的有效性,同时还仿真了噪声对源数估计的影响. 相似文献
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系统地阐述了运用改进的Morlet小波进行模态参数识别的方法。运用小波熵对小波参数进行了优化选择从而可以进行密频模态的识别,针对小波分析时产生的端部效应问题,提出了运用最小二乘支持向量机(LS-SVM)对小波骨架进行预测延拓的方法,经预测分析后可获取较准确的模态参数。通过仿真及实验信号的验证分析,表明基于LS-SVM方法可以有效地消除端部效应,且其准确效果优于基于RBF的神经网络和时变自回归的预测方法。 相似文献
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设计了一种非晶合金摩擦焊装置,以Zr41Ti14Cu12.5Ni10Be22.5非晶棒料为研究对象,进行了摩擦焊试验.焊接样品经SEM,XRD,维氏硬度、TEM等检测,结果显示焊接界面无明显未熔合,样品仍然保持非晶态,接头硬度总体增大,接头处出现了纳米晶.采用ANSYS软件对非晶合金摩擦焊的温度场进行仿真.结果表明,在摩擦时间t=0.25s时摩擦界面中心温度超过非晶棒料玻璃转变温度,接触面全部进入过冷液相区,应进行顶锻.仿真结果与摩擦焊试验结果基本吻合,有利于指导焊接试验. 相似文献
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随着微电子技术的需求和发展,倒装芯片技术在高密度微型化封装领域得到了快速发展和广泛应用,而现有的一些倒装芯片检测方法存在一定的不足之处。为此,研究了主动红外的倒装芯片缺陷检测方法。实验中使用激光加热对倒装样片施加非接触热激励,通过红外热像仪获取样片温度分布。采用小波分析方法提取包括小波熵在内的信号特征,采用自组织神经网络对不同类型焊球进行聚类识别。研究表明,通过自组织神经网络可以有效地将不同缺陷焊球与参考焊球通过距离映射法映射到不同区域从而区分开,并且可以将未知焊球信号映射到相应的区域实现聚类识别。因此该方法可以有效实现倒装芯片的缺陷检测。 相似文献
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