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单通道时变ICA算法及其在大坝变形分析中的应用

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摘要 EEMD-ICA算法具有良好的单通道分离性能,但其使用的Fast ICA是一类离线批处理算法,没有时变处理能力。因此,本文研究了在线盲源分离的单通道独立分量分析(ICA)算法——EASI算法,该算法可用于识别混合矩阵缓慢变化,提出了一种基于EEMD的单通道时变ICA算法,即基于EEMD的单通道EASI算法(EEMD-EASI),并将其应用于五强溪大坝位移监测数据的单通道时变ICA分离中。模拟试验表明,EEMD-EASI算法在单通道时不变和时变混合情况下都具有良好分离效果;而大坝变形分析实例进一步表明EEMD-ICA算法能够分离出温度效应位移分量及时效分量,从时变混合矩阵可以看出大坝蓄水几年后趋于稳定。
出处 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2014年第S2期114-118,共5页 Bulletin of Surveying and Mapping
基金 国家自然科学基金(41074004)
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  • 1姜卫东,陆佶人,张宏滔.基于单个频点的水声信号盲源分离[J].电子与信息学报,2005,27(4):532-535. 被引量:5
  • 2焦卫东,杨世锡,钱苏翔,严拱标.基于FFT-MCC分析的ICA(BSS)盲不确定性消除[J].中国机械工程,2006,17(7):673-677. 被引量:8
  • 3戴吾蛟,丁晓利,朱建军,陈永奇,李志伟.基于经验模式分解的滤波去噪法及其在GPS多路径效应中的应用[J].测绘学报,2006,35(4):321-327. 被引量:146
  • 4JANG G J, LEE T W. Single-channel signal separation using time-domain basis functions [J]. IEEE Signal ProcessingLetters,2003,10 (6) : 168-171.
  • 5DAVIES M E, JAMES C J. Source separation using single channel ICA [J]. Signal Processing, 2007,87 (8) : 1819-1832.
  • 6WARNER E S, PROUDLER I K. Single-channel blind sig- nal separation of filtered MPSK signals [J]. IEEE Process-ings : Radar, Sonar and Navigation, 2003,150 (6) : 396-402.
  • 7MOLLA M d. K I, HIROSE K. Single-mixture audio source separation by subspace decomposition of Hilbert spectrum[J]. IEEE Transactions on Audio, Speech, and LanguageProcessing, 2007,15 (3) : 893-900.
  • 8MIJOVI'C B, TAELMAN J, GLIGORIJEVI'C I N, et al. Combining empirical mode decomposition with independent component analysis for single-channel signal analysis [J].IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 2010, 57(9) :2188-2196.
  • 9WU Z H , HUANG N E. Ensemble empirical mode de- composition: a noise-assisted data analysis method [J].Advances in Adaptive Data Analysis, Theory and Applica-tions,2009, 1(1) :1-41.
  • 10CARDOSO J F. Blind beam forming for non-Gaussian sig- nals [J]. IEEE Proceedings, Part F: Radar and Signal Processing, 1993,140(6) :362-370.

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