专利名称：一种单通道振动信号的盲源分离方法
技术领域：
本发明涉及机械混叠振动信号的盲源分离技术，尤其是一种单通道振动信号的盲源分离方法。
背景技术：
盲源分离(Blind Source S印aration，简称BSQ仅从传感器观测信号中分离出源信号，是一种很有应用前景的信号处理技术，近年来，盲源分离方法越来越多的应用在振动信号处理领域。根据盲源分离本身的算法要求，在振动信号分离中，一般假设观测信号数目不小于振动源信号数目，而这个假设在工程中并不能实现。通常将观测信号数目小于源信号数目的盲源分离问题称为欠定盲源分离。欠定盲源分离方法主要包括欠定盲分离中源数估计和分离算法，基于奇异值分解的欠定盲分离方法，基于位势函数的欠定盲分离方法等。然而，已有的这些算法基本上是基于源信号的稀疏表示，当信号的稀疏性不好时，盲源分离的效果将比较差。现有的单通道盲源分离方法主要有以下两种第一种，基于小波分解的盲分离方法，这种方法需要选择合适的母小波，在对源信号没有先验知识的情况下，选择合适的母小波很困难。第二种，利用固有模式函数(Empirical ModeDecomposition，简称EMD分量)的盲分离方法，这种方法将EMD分解得到的固有模式函数(Intrinsic Mode Function，简称 IMF)分量直接作为盲源分离的输入信号进行盲分离，这种方法忽略了源信号的结构。考虑将EMD分解得到的IMF分量重新混合得到新的观测信号，并进行源数估计，根据估计的源信号数目重构出相应数目的观测信号，进行盲源分离，充分考虑源信号的频率结构以及源信号的数目，满足盲分离的假设条件。
发明内容
本发明解决的技术问题是提供一种可避免对信号稀疏性限制的单通道振动信号的盲源分离方法。为解决上述技术问题，本发明一种单通道振动信号的盲源分离方法，包括以下几个步骤步骤一、对给定的原始振动观测信号作自相关降噪处理，得到降噪后的振动观测信号X1 (t)，具体为利用公式(1)对原始振动观测信号进行降噪处理i x(r) = lim —f X1 (t)x(t + z)dt (1)式中，Xl(t)为降噪后的振动信号，T为降噪后的振动信号Xl(t)的周期，τ为时延参数，Rx(T)为χ的自相关函数；步骤二、对降噪后的振动信号X1 (t)进行经验模式分解(EMD)，得到固有模式函数 ^Climf= [C1, C2,人， ，！^？分量，其中！^为第一个固有模式函数分量的余项；
步骤三、利用固有模式函数Aimf分量重构N-I个新的振动观测信号，其中N > 3且 N为正整数；步骤四、结合步骤一中的振动观测信号X1 (t)和步骤三中重构的新振动观测信号， 采用基于功率谱密度函数的源数估计方法组成观测信号向量X(t) = [xi; X2, Λ，^]τ，通过 X(t)估计源信号的数目；步骤五、根据步骤四中估计的源信号数目M，利用固有模式函数Aimf分量重构M-I 个新的观测信号，将单通道盲分离问题转化为适定盲分离问题；步骤六、将振动观测信号X1 (t)和重构M-I个新的观测信号一起进行盲源分离，得到独立分量，对独立分量进行频谱分析，提取信号特征，实现单通道振动信号的盲源分离。本发明与现有技术相比，具有以下显著性优点(1)结合EMD和BSS的优点，采用 EMD方法重构新的观测信号，实现单通道振动信号的盲分离，较现有直接采用IMF作为输入的单通道盲分离方法相比，充分利用了信号的频率特征和空间结构，物理意义明确，能很好的对信号进行分离且不受信号频谱分布特征的限制。( 采用基于功率谱密度函数的源信号估计方法，通过IMF分量重构观测信号与原始观测信号可准确估计源信号数目，为正确实施盲分离提供条件，避免了对信号稀疏性的限制。
图1为本发明--种单通道振动信号的盲源分离方法的流程图。
图2为实施例--中混合信号时域波形。
图3为实施例--中混合信号频域波形。
图4为实施例--中分离信号时域波形。
图5为实施例--中分离信号频域波形。
图6为实施例二二中单通道加速时域信号波形。
图7为实施例二二中振动分离信号时域图。
图8为实施例二二中振动分离信号频谱图。
具体实施例方式下面结合附图和具体实施方式
对本发明作进一步详细的描述。如图1所示，本发明一种单通道振动信号的盲源分离方法，包括以下几个步骤步骤101 对给定的原始振动观测信号作自相关处理，得到降噪后的振动观测信号& (t)，具体为利用公式(1)对原始振动观测信号进行降噪
权利要求
1.一种单通道振动信号的盲源分离方法，其特征在于，包括以下步骤步骤一、对给定的原始振动观测信号作自相关降噪处理，得到降噪后的振动观测信号X1(t)；步骤二、对降噪后的振动观测信号X1 (t)进行经验模式分解，得到固有模式函数Xlimf = [C1, C2, A，Cn, rln]T分量，其中rln为第一个固有模式函数分量的余项；步骤三、利用固有模式函数Xlimf分量重构N-I个新的振动观测信号，其中N > 3且N为正整数；步骤四、结合步骤一中的振动观测信号和步骤三中重构的新振动观测信号，采用基于功率谱密度函数的源数估计方法组成观测信号向量X(t) = [xi; x2, L，％]τ，通过X(t) 估计源信号的数目Μ;步骤五、根据步骤四中估计的源信号数目Μ，利用固有模式函数Xlimf分量重构M-I个新的观测信号，其中M为正整数；步骤六、将振动观测信号X1 (t)和重构M-I个新的观测信号一起进行盲源分离，得到独立分量，对独立分量进行频谱分析，提取信号特征，实现单通道振动信号的盲源分离。
2.根据权利要求1所述的一种单通道振动信号的盲源分离方法，其特征在于所述步骤一中的自相关降噪处理，具体为利用公式(1)进行降噪处理
全文摘要
本发明公开了一种单通道振动信号的盲源分离方法，将降噪处理后的单通道振动观测信号进行经验模式分解分解，得到固有模式函数(分量，然后利用固有模式函数分量重构新的观测信号，并进行源数估计，根据估计的源信号数目选择重构观测信号的数目，与原始观测信号一起进行盲分离，得到独立分量，提取振动信号特征，从而实现了单通道振动信号的盲源分离，避免了对信号稀疏性的限制。
文档编号G01H17/00GK102288285SQ20111013642
公开日2011年12月21日 申请日期2011年5月24日 优先权日2011年5月24日
发明者刘晓伟, 李舜酩, 郭海东 申请人:南京航空航天大学