【摘 要】
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针对强噪声环境下难以有效提取微弱振动信号特征的问题,提出了基于改进字典学习和移不变分量过滤（IDL-SICF）的稀疏编码振动信号特征提取算法。首先,将振动信号进行分段和平滑预
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针对强噪声环境下难以有效提取微弱振动信号特征的问题,提出了基于改进字典学习和移不变分量过滤（IDL-SICF）的稀疏编码振动信号特征提取算法。首先,将振动信号进行分段和平滑预处理以降低数据处理复杂度,接着利用改进的字典学习和高效系数求解算法构建基于移不变稀疏编码的自适应滤波器,然后过滤字典原子重构的移不变分量以获得表征信号本质特征的最优基函数,取最优基函数对应的移不变分量的特征频率强度作为评价信号特征提取效果的优劣。仿真和实测数据的试验结果表明,相比于现有微弱振动信号提取算法,提出的算法具有更强的特征提取
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