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| 內容簡介： |
陈小虎等著的《机械信号的盲处理方法及应用》将信息科学中最具发展前途之一的盲信号处理理论和方法引入到机械设备信号处理中，全面地介绍盲信号处理理论和方法在机械设备信号处理与故障诊断中的应用。
《机械信号的盲处理方法及应用》主要内容包括：盲源分离的基本概念和算法体系、机械信号盲处理方法的研究内容和面临的问题；盲源分离的数学模型、预处理方法、算法评价标准等理论基础；机械盲信号的源数估计方法及应用；欠定盲源分离的模型、算法和应用；基于盲源分离参量的故障特征信息提取方法；基于非高斯性准则的故障特征信息提取方法；盲信号处理理论和方法在液压设备故障诊断中典型应用。
本书可作为从事信号处理、故障诊断研究的本科高年级学生、研究生和工程技术研究人员的参考书，也可供其他从事盲信号处理理论研究和应用的科研工作者参考。
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| 目錄：
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第1章 绪论
1．1盲源分离概述
1．1．1盲源分离的基本概念
1．1．2盲源分离的发展历史
1．2机械信号的盲处理方法研究
1．2．1盲源分离的应用条件研究
1．2．2机械源信号盲分离方法研究
1．2．3盲特征信息提取方法研究
1．2．4盲识别和盲诊断方法研究
1．3盲源分离方法应用面临的问题
1．3．1源信号数量的估计
1．3．2欠定盲源分离
1．3．3盲特征信息提取
1．3．4其他问题
第2章 盲源分离理论基础
2．1盲源分离的数学基础
2．1．1概率论基础
2．1．2信息论基础
2．1．3盲源分离问题的可解性
2．2盲源分离的数学模型
2．2．1盲源分离基本模型
2．2．2盲源分离的基本假设和性质
2．2．3盲源分离的基本算法
2．3盲源分离的预处理方法
2．3．1中心化处理
2．3．2白化处理
2．3．3降维处理
2．4盲源分离的算法评价标准
2．4．1目标函数评价标准
2．4．2相关性评价标准
2．4．3信噪比评价标准
2．4．4其他评价标准
第3章 机械盲信号的源数估计方法
3．1源数估计的基本概念
3．2源数估计的奇异值分解方法
3．2．1SVD方法的基本原理
3．2．2SVD方法的基本步骤
3．2．3基于奇异值的源数估计方法
3．2．4SVD方法的局限性
3．3改进的奇异值分解方法
3．3．1基于Wavelet-SVD的改进算法
3．3．2基于IMF—SVD的改进算法
3．4应用实例
3．4．1液压设备的本底振源
3．4．2液压设备的源数估计
第4章 欠定盲源分离算法
4．1欠定盲源分离模型及算法
4．1．1欠定盲源分离模型
4．1．2欠定盲源分离模型的辨识性能
4．1．3欠定盲源分离算法及其局限性
4．2单一通道盲源分离模型及算法
4．2．1单一通道盲源分离模型
4．2．2可分离性分析
4．2．3单一通道盲源分离算法
4．3基于EMD的单一通道盲源分离算法研究
4．3．1EMD理论和方法
4．3．2基于EMD的单一通道盲源分离算法
4．3．3仿真分析
第5章 基于盲源分离参量的特征信息提取方法
5．1相关数学知识
5．1．1包络分析
5．1．2奇异值分解
5．1．3信息熵
5．2基于源信号包络矩阵奇异值的特征信息提取方法
5．2．1必要性和可行性分析
5．2．2基于源信号包络矩阵奇异值的特征信息提取方法
5．2．3应用实例
5．3基于分离矩阵奇异值的特征信息提取方法
5．3．1必要性和可行性分析
5．3．2基于BSSM—SV的特征信息提取方法
5．3．3基于IMF—BSSM—SV的特征信息提取方法
第6章 基于非高斯性准则的特征信息提取方法
6．1盲源分离算法的非高斯性准则
6．1．1峭度Kurtosis准则
6．1．2负熵Negentropy准则
6．2基于峭度的特征信息提取
6．2．1基于峭度的特征信息提取方法
6．2．2应用实侈4
6．3基于负熵的特征信息提取
6．3．1基于负熵的特征信息提取方法
6．3．2应用实例
第7章 在液压设备故障诊断中的应用
7．1液压系统故障模拟与监测实验台
7．1．1液压系统故障模拟实验台
7．1．2在线监测系统
7．2液压齿轮泵的盲信号处理
7．2．1液压齿轮泵故障诊断存在的问题
7．2．2液压齿轮泵的盲源分离问题
7．3液压齿轮泵的盲信号处理
7．3．1液压齿轮泵盲信号处理的基本思路
7．3．2盲信号处理算法的应用
7．3．3应用实例
参考文献
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