基于独立分量分析的高速微铣削力混合信号噪声分离方法
为得到高速微铣削力的真实信号,并且准确识别各激励源,对微铣削力混合信号分离和识别技术进行研究.首先对铣削力混合信号矩阵进行预处理,利用对预处理结果的独立成分分析(ICA)分离得到独立源信号矩阵,再通过快速傅里叶变换(FFT)得到独立源信号的频谱,最后分析并结合实验工况识别出微铣削力信号、机械噪声信号和环境噪声信号.实验结果表明:该方法具有同时分离非高斯性的机械噪声信号和高斯性的环境噪声信号的优点,可以弥补传统方法只能抑制高斯噪声信号的不足.
高速微铣削、信号处理、独立成分分析、盲源分离、快速傅里叶变换
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TG547;O438.2;TP274+.2;TM930.12(金属切削加工及机床)
吉林省自然科学基金项目201215139
2013-05-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共5页
6-9,13
