张西宁1，穆安乐2，温广瑞1
(1.西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室,710049,西安;2.西安理工大学机械学院,710048, 西安)
摘要：从盲声源信号的独立性出发,提出了一种新的盲声源混合信号分离方法．该方法基于信号联合概率的分布统计,利用信号联合概率的方向导数熵最小获得最佳的旋转角度,最终实现盲信号分离．与快速独立分量分析方法及神经网络方法相比,该方法不需要迭代计算．采用新的盲声源信号分离方法对轴承试验台的混合声音信号进行识别,将电机和滚动轴承的声音分离出来,进而可以准确识别机械的故障．
关键词：盲源分离;独立分量分析;声音识别
中图分类号：TH206文献标识码：A文章编号： 0253987X（2005）01000603