基于ICA算法的EMI傳導(dǎo)發(fā)射信號(hào)分析.pdf

1、隨著電子科學(xué)技術(shù)的飛速發(fā)展，大量的電子設(shè)備已廣泛應(yīng)用于社會(huì)的各個(gè)領(lǐng)域。但是由于電子設(shè)備在工作時(shí)產(chǎn)生的電磁波所攜帶的能量，會(huì)通過線纜耦合以及空間輻射對(duì)其他的電子設(shè)備產(chǎn)生電磁干擾，同時(shí)也會(huì)受到外來的電磁干擾的影響，從而造成設(shè)備的性能降低和電磁信息泄露，所以電磁兼容(EMC)問題受到越來越多的人們關(guān)注。各國(guó)也隨之制定了許多EMC相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)。電磁干擾主要分為傳導(dǎo)干擾和空間干擾，傳導(dǎo)發(fā)射干擾作為電磁兼容問題中的一個(gè)重要指標(biāo)，如何能夠低成本、高效率的

2、抑制傳導(dǎo)發(fā)射干擾已成為了一項(xiàng)重要的研究課題。
　　 獨(dú)立分量分析（Independent Component Analysis，ICA）是從多元觀測(cè)數(shù)據(jù)中尋找其統(tǒng)計(jì)獨(dú)立和非高斯因子的一種盲源分離技術(shù)。該技術(shù)因其具有獨(dú)特的信號(hào)分析理論體系，所以在信息挖掘、信號(hào)特征提取、通信信息系統(tǒng)信號(hào)分析等眾多研究領(lǐng)域引起了國(guó)內(nèi)外眾多學(xué)者的極大興趣。
　　 模式識(shí)別技術(shù)(Pattern Recognition)又被稱作模式分類，它是通過對(duì)

3、含有表征事物或現(xiàn)象的各種信息進(jìn)行處理和分析（這種信息是通常是通過數(shù)值、文字以及各種邏輯關(guān)系的形式來反應(yīng)的），來進(jìn)一步描述、辨認(rèn)、分類和解釋事物或現(xiàn)象的過程，是信息科學(xué)和人工智能的重要組成部分。目前已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于圖像信號(hào)識(shí)別、語(yǔ)音信號(hào)識(shí)別、聲音信號(hào)的分類、通信信號(hào)識(shí)別、計(jì)算機(jī)故障輔助診斷、數(shù)據(jù)挖掘等領(lǐng)域。
　　 本文對(duì)ICA算法進(jìn)行了優(yōu)化并且在此基礎(chǔ)之上結(jié)合現(xiàn)代模式識(shí)別技術(shù)，對(duì)傳導(dǎo)發(fā)射信號(hào)進(jìn)行了分析，并對(duì)傳導(dǎo)發(fā)射信號(hào)中的差模分量