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一念永恒故障诊断及动力学分析:
EEMD-BSS算法的优点及应用：EEMD算法不仅继承了EMD算法的优点，并且又改进了EMD算法中的一些不足，所以将EEMD算法与BSS侣liedScmceSeparation)算法相结合，利用各自的优点，对一些特殊情况卜的信号特征提取具有很好的可操作性。这是因为EEMD分解满足了盲源分离的一个重要的前提条件—观测数必须大于源数，即传感器的安装数目必须大于信号源数，可以在对信号源情况不甚了解的情况卜进行盲源分离。
EEMD分解的盲源分离算法的思路
(1)得到机械设备的观测信号;
(2)对观测到的信号进行EEMD分解;
(3)进行源数估计，采用基于EEMD-SVD源数估计的方法[[6]，可根据机械实际情况与源估计算法进行估计;
(4)使观察信号与新分解的信号进行重新组合，使其维数等于或者大于源信号数目;
(5)用ICA的盲源分离算法进行分离。
EEMD-BSS仿真试验
为了验证基于EEMD的改进盲源分离算法的有效性，这里使用3个模拟非平稳信号进行仿真试验，取样频率为3000Hz,取样点数为1024个，信号分别如下是盲源分离的欠定问题。
