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《信號盲處理在摩托車加速通過噪聲分離中的應(yīng)用研究.pdf》由會員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫。
1、2011年第6期(總第239期)農(nóng)業(yè)裝備與車輛工程AGRICULTURALEQUIPMENT&VEHICLEENGINEERINGNo．620ll(Totally239)doi：10．3969／j．issn．1673—3142．2011．06．010信號盲處理在摩托車加速通過噪聲分離中的應(yīng)用研究唐夢柔．羅曉琴(江西交通職業(yè)技術(shù)學(xué)院，江西南昌330013)摘要：對某公司摩托車加速通過噪聲源識別時，由于缸頭、進(jìn)氣口距離太近，兩處傳聲器所測信號之間的相關(guān)性較大。先通過對語音信號的仿真，驗證了算法的準(zhǔn)確性。然后根據(jù)信號的短時平穩(wěn)特性，把成功應(yīng)用在話音信號處理的盲分離
2、技術(shù)應(yīng)用在加速噪聲噪聲源分離中，并成功地分離了缸頭和進(jìn)氣口處的加速噪聲信號。提高了噪聲源識別的準(zhǔn)確性。關(guān)鍵詞：BSS；加速噪聲；噪聲源；識別中圖分類號：TP391．9文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：1673—3142(2011)06-0033-04ApplicationandStudyofBSSinRun-upNoiseSeparationonMotorbikeTangMengrou，LuoXiaoqing(JiangxiVocationalandTechnicalCollegeofCommunication，Nanchang330013，China)Abstrac
3、t：WhenidentifyingthegOUl陀eofrun-upnoiseonmotorbike，becausethedistancebetweeneyLnderendandintakeportistooshort，thecorrelationofsignalstestedinthetwomicrophonesislarge．Atfirst，thmughemulatingvoicesign8l，veracityofthealgorithmisvalidated．Thenaccordingtosignalstationarycharacterinshort
4、time，BSSwhichhasbeensuccessfullyusedinvoicesisndprocessis印曲edinseparatingrun—upnoise，andthesignalsofcyHnderendandintakeportaresuccessfullyseparated，noisesourceidentificationveracityisimproved．Keywords：BSS；rUH--Upnoise；noisesource；identification0引言在聲學(xué)測量中，傳聲器獲得的信號通常是多個源信號的混合信號。在不知道任何
5、預(yù)知背景知識下，僅根據(jù)各信號源相互統(tǒng)計獨(dú)立的假設(shè)，從多個傳感器的測量信號中恢復(fù)出各個源信號的技術(shù)便是盲分離技術(shù)(BlindSourseSeparation或BlindSignalSeparation，簡稱BSS)。BSS已經(jīng)成功應(yīng)用于通信、生物醫(yī)學(xué)、語音處理、水下聲學(xué)等領(lǐng)域【1’21，具有非常重要的應(yīng)用價值。但BSS用于機(jī)械系統(tǒng)中的信號處理研究在20世紀(jì)末才出現(xiàn)【·1，至今此方面的研究還非常少。但在現(xiàn)實的聲學(xué)測量中，傳聲器接受的并不只是單源所輻射的噪聲。它還包括周圍其他部件所輻射的噪聲，如果把傳聲器所接受的信號作為單源信號的話，勢必造成在聲源識別中夸大該處的
6、噪聲輻射效果。在這種情況下，用BSS技術(shù)對所測信號進(jìn)行預(yù)處理．分離出各自的信號．對提高噪聲源識別的精度和準(zhǔn)確性有重收稿日期：2011-03一17作者簡介：唐夢柔(1978一)。女，江西交通職業(yè)技術(shù)學(xué)院專職教師，研究方向：汽車運(yùn)用。大的意義。目前，BSS在機(jī)械噪聲處理中的應(yīng)用主要集中在故障診斷和設(shè)備監(jiān)控方面。從信號中分離出故障信號或不同機(jī)器的噪聲信號。在對某公司的摩托車進(jìn)行噪聲源識別過程中。分別在其缸頭、進(jìn)氣口、離合器外殼、排氣等處布置了傳聲器。但頻譜分析過程中。發(fā)現(xiàn)缸頭和進(jìn)氣口處的信號頻譜比較相似，其時域相關(guān)系數(shù)競達(dá)到0．3以上，嚴(yán)重影響了噪聲源識別的準(zhǔn)確性
7、，因此，本文通過研究盲卷積分離的理論，并運(yùn)用到缸頭、進(jìn)氣口噪聲分離研究中，并取得了很好的效果。1盲卷積分離的基本理論1．1BSS介紹BSS問題的通用模型如圖l所示，其中刪是具有n個相互統(tǒng)計獨(dú)立信號源的向量，通常無法直接測量；y∽是具有n個傳感器觀測信號的向量；荊為信源x(o的估計，也即分離出的信號。圖1中混合矩陣一般是未知的，分離矩陣則我們要去求解。圖1BSS通用模型一33—2011年第6期農(nóng)業(yè)裝備與車輛工程為便于分析，信號的混合表達(dá)成下面的形式：Y(t)=A(t)卑x(thN(t)《1)式中A忙卜一混合矩陣，表征著從信號源到傳感器的傳播混合特性，一般是未知
8、的；Ⅳ(卜觀測噪聲；掌——運(yùn)算符，對線性瞬時混疊模型
