免费论文摘要：盲源辨别在微扰动情况数据处置中的运用

动量轮微扰动是感化高精度航天器指向精度和成像品质等要害本能的要害成分，其扰效果理和传播道路比拟搀杂。盲辨别(Blind Signal Separation，BSS)本领是新颖旗号处置范围中一个簇新的接洽目标。暂时已普遍运用于语音旗号处置、挪动通讯、医术旗号处置及图像处置等很多范围。暂时处置盲辨别题目重要运用独力重量领会(Independent Component Analysis，ICA)本领来索取彼此统计独力的源旗号。独力重量领会是指在不领会源旗号和传输信道的先验消息的情景下，按照源旗号的个性，仅由察看到的搀和旗号来回复或辨别出源旗号。正文将独力重量领会本领运用到动量轮数据领会上，经过此本领来索取特性频次从而领会动量轮的扰动力源。 正文领会了ICA的数学模子及道理，中心接洽了FastICA算法。经过仿真试验对察看旗号数量与源旗号数量不等题目举行了接洽，在不满意辨别前提的情景下，提出了一种鉴于窄带处置的盲辨别本领，仿真试验表明矫正的本领能在不满意辨别前提的情景下较好地辨别出源旗号，但对噪声的控制功效较弱，并且这种本领暂时尚生存某些要害题目未处置，如所采用的滤波器典型与源、传感器察看旗号的频带散布间的联系，滤波频段的有理采用等，它们对这种本领的正真实施有很大感化。正文还商量了两种运用旗号关系，噪声不关系的个性，经过进一步巩固了关系的特性旗号，到达辨别旗号源的手段处置本领。结果对动量轮举行考查，运用FastICA算法对动量轮的实地测量数据举行领会。其截止表白，动摇模态的特性旗号、轴向平动模态的特性旗号、径向平动模态的特性旗号等都获得了较好的辨别和索取。

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