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基于matlab的時頻盲源分離（TFBSS）算法，TFBSS用空間頻率分布來分離非平穩信號，可以分離具有不同時頻分布的源信號，也能夠分離具有相同譜密度但時頻分布不同的高斯源。同時，該算法在時頻域上局域化源信號能量，從而擴散噪聲頻譜，提高了其在噪聲條件下的魯棒性。程序已調通，可直接運行。

基于matlab的信號盲源分離算法，包括變步長盲源分離（EASI）,RLS(自然梯度和普通梯度)，并將三種方法分離結果進行對比。程序已調通，可直接運行。

然后對估計值進行合成，得出車輛和各個噪聲源的Pass-by估計值。這些估計值基于指示點麥克風近場數據和聲學傳遞函數。因此，可以確定車輛在Pass-by測試期間特定位置的主要噪聲源。</p><p><br></p><p>將該方法得出的結果與<strong>盲源分離（BSS）方法</strong>進行比較，以提取與車輛運行期間不同噪聲過程相關的源信號。

基于matlab的不同目標函數的盲源信號分離基于負熵的；基于負熵的改進算法； 基于峭度的；基于互信息的；基于非線性PCA的。輸出解混前后信號結果。程序已調通，可直接運行。

基于matlab 2018B的語音信號降噪和盲源分離GUI界面，包括維納濾波，小波降噪、高通、低通、帶通濾波，及提出的濾波方法。每個功能均展示降噪前后聲音效果并外放出來。程序已調通，可直接運行。

基于matlab的負熵和峭度信號的盲分離。基于峭度的FastICA算法的收斂速度要快，迭代次數比基于負熵的FastICA算法少四倍以上。SMSE隨信噪比增大兩種判據下的FastICA算法都逐漸變小，但是基于峭度的算法的SMSE更小，因此基于峭度的FastICA算法性能要優于基于負熵的FastICA算法。程序已調通，可直接運行。

該研究通過在足球場大小的測試區域內檢測，以評估多種技術的定位、量化數百種甲烷釋放的能力，該區域內含有多種工業設備，包括井口，分離器和儲罐。 石油圈原創，石油圈公眾號：oilsns 斯倫貝謝的甲烷激光雷達相機在定位和量化排放方面表現出色。

早期故障信息具有明顯的低信噪比微弱信號的特征，為實現早期故障有效分析，涉及方法包括：多傳感系統檢測及信息融合，非平穩及非線性信號處理，故障征兆量和損傷征兆量信號分析，噪聲規律與特點分析，以及相關數據挖掘、盲源分離、粗糙集等方法。（4）故障預測模型構建。

wx_fmt=png" alt="技術評論 | 室內Pass-by的源路徑貢獻量分析與盲源分離的圖4" style="max-width: 100%; display: block; margin: 0px auto;"></a></p> <p style="margin-top: 1.4em; margin-bottom: 15px; cursor: text; counter-reset: