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- 基于快速独立分量分析的星载SAR距离模糊抑制方法
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- 基于松弛改进快速独立分量分析的同频混叠信号提取算法被引量：2
- 2022年
- 针对快速独立分量分析(FastICA)算法提取多个同频混叠信号时的初值选择敏感性和收敛性能差的问题,提出了一种双松弛因子改进的FastICA(DLM-FastICA)算法。先在牛顿迭代法中引入双松弛因子,通过自适应调节分离矩阵的组合系数得到最优权值分离矩阵,从而改善FastICA算法的初值敏感性;再利用改进的FastICA(MFastICA)算法的快速收敛特性提取信号,提高算法的分离精度和收敛速度。仿真结果表明,该算法使得提取信号与源信号的相似系数达到0.9,同时迭代次数较原算法减少近40%,具有更加快速、稳定的提取性能。
- 李强曹小芳申东
- 结合广义S变换和快速独立分量分析的局放信号中窄带干扰抑制方法被引量：6
- 2022年
- 针对现有方法对局部放电(partial discharge,PD)信号中窄带干扰抑制效果较差的问题,提出了一种基于广义S变换和快速独立分量分析的窄带干扰抑制方案。该方案首先利用广义S变换对染噪PD信号进行时频分析,在染噪PD信号的时频分布图中,根据窄带干扰和PD信号的不同时频特征,可以确定窄带干扰的特征区域;然后在窄带干扰的特征区域中,利用Candan算法对窄带干扰的频率进行估计;最后利用窄带干扰频率估计值和快速独立分量分析方法分离出PD信号,实现窄带干扰抑制。仿真和实测结果说明,所提方法可以有效抑制染噪PD信号中窄带干扰,并且能准确获取PD信号的波形特征,对比传统的奇异值分解方法和快速傅里叶变换滤波方法,文中方法对窄带干扰的抑制效果更好,残余干扰的能量较小。
- 李向群伍亚萍庄旭菲吉飞敏张燕
- 关键词：局部放电窄带干扰广义S变换快速独立分量分析
- 基于快速独立分量分析与改进随机子空间算法相结合的次同步振荡模态辨识被引量：4
- 2022年
- 为了提高电力系统次同步振荡参数辨识精度,针对次同步振荡采样信号存在强噪声干扰和系统模态阶数定阶难的问题,提出一种快速独立分量分析技术和精确模态定阶改进随机子空间相结合的次同步振荡辨识方法。首先利用快速独立分量分析技术对采样信号进行噪声和原信号的分离预处理,然后将处理后的信号作为新的信号输入到随机子空间算法,针对随机子空间算法存在系统模态阶数定阶难的问题,用精确模态定阶方法予以改进,避免出现虚假模态和模态遗漏的现象,最终快速确定主要模态,准确地辨识出信号的模态参数。通过理想算例、风电场标准模型和电网实测数据进一步分析验证,结果表明所提方法能够有效降低噪声干扰,缩短辨识时间,准确地辨识出信号的主要模态,提高了辨识精度。
- 王雨虹宋志超孟宪敬孙少华
- 关键词：次同步振荡
- 一种基于快速独立分量分析的指纹识别方法
- 本发明公开一种基于快速独立分量分析的指纹识别技术，包括以下步骤：S1指纹图像采集；S2采用快速独立分量分析算法对指纹图像进行噪声分离；S3指纹图像预处理；S4指纹图像特征提取；S5利用指纹细节点模型对图像进行分类，输出结...
- 何伟潮单小红吴剑文侯大勇
- 基于快速独立分量分析的谐波间谐波频谱分离算法被引量：8
- 2020年
- 在非同步采样条件下,若电网采样信号中谐波和间谐波相邻,会出现严重的频谱干涉问题,且无法识别出信号中实际频率成分。针对以上问题,提出了一种基于快速独立分量分析(Fast ICA)的频谱分离算法测量谐波和间谐波参数。首先构建了多频率成分模型,将频谱中的谱线表示为多个频率成分分量的叠加,然后利用Fast ICA算法和最小二乘法得到频率成分参数,最终实现了对相邻多频率成分的测量。仿真结果表明,该算法可以在需求谱线数较少的情况下准确识别频率成分并保持较好的测量精度,且具有一定的抗噪能力。
- 杜文龙杨洪耕马晓阳
- 关键词：快速独立分量分析间谐波最小二乘法
- 基于高效快速独立分量分析的系统侧谐波阻抗估算被引量：3
- 2019年
- 系统侧谐波阻抗是电网谐波研究的关键参数之一,鉴于此,本文提出了一种基于高效快速独立分量分析的系统侧谐波阻抗估算方法。首先,对公共耦合点处的谐波电压和谐波电流进行去中心化和白化处理;其次,利用高效快速独立分量分析对处理后的谐波电压和谐波电流进行分离,得到分离矩阵;再次,自适应选择非线性函数进行渐进性分析,得到混合矩阵;最后,通过混合矩阵和谐波阻抗矩阵之间线性关系求得系统侧谐波阻抗。在诺顿等效电路上做了仿真分析,结果表明,本文方法的估算结果更为准确。
- 吴奇远
- 关键词：电能质量
- 一种基于快速独立分量分析的指纹识别技术
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- 供职机构：湖南师范大学
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- 江太辉
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- 供职机构：五邑大学信息学院
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- 臧天磊
- 作品数：81被引量：530H指数：15
- 供职机构：西南交通大学
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- 侯姗姗
- 作品数：5被引量：56H指数：4
- 供职机构：华北电力大学
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