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用于信号盲提取的最大三阶相关峭度反卷积算法

发布时间:2018-07-30 07:33
【摘要】:传统的低阶自适应滤波器难以抑制或消除激光位移信号的高阶统计噪声,且在微位移测量条件下,基于最大熵或自然梯度的盲源分离方法的收敛速度和信噪比会急剧降低.为此,文中利用混合信号的峭度变化特性,提出了最大三阶相关峭度反卷积算法,设计了反卷积逆滤波器,分析了最大三阶相关峭度反卷积算法的收敛性和稳定条件,并构建了实验平台进行盲提取实验.结果表明,最大三阶相关峭度反卷积算法可有效地盲提取激光位移信号和多重反射信号,较FastICA算法具有更快的收敛速度和更高的信噪比.
[Abstract]:The traditional low-order adaptive filter is difficult to suppress or eliminate the high-order statistical noise of laser displacement signal, and the convergence speed and signal-to-noise ratio of blind source separation method based on maximum entropy or natural gradient will decrease sharply under the condition of micro-displacement measurement. Based on the kurtosis characteristics of mixed signals, a maximum third order correlated kurtosis deconvolution algorithm is proposed, a deconvolution filter is designed, and the convergence and stability conditions of the maximum third order correlation kurtosis deconvolution algorithm are analyzed. An experimental platform was constructed for blind extraction experiments. The results show that the maximum third order correlation kurtosis deconvolution algorithm can effectively blind extract laser displacement signals and multi-reflection signals, and has faster convergence speed and higher signal-to-noise ratio than FastICA algorithm.
【作者单位】: 华南理工大学机械与汽车工程学院;云南民族大学无线传感器网络云南省高校重点实验室;
【基金】:国家自然科学基金资助项目(61262091) 无线传感器网络云南省高校重点实验室开放基金资助项目(ZK2011002)
【分类号】:TN911.7

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号:2154291

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