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Combining Spatial Filtering and Sparse Filtering for Coaxial-Moving Sound Source Separation, Enhancement and Fault Diagnosis

计算机科学 空间滤波器 失真(音乐) 探测器 混叠 滤波器(信号处理) 噪音(视频) 稀疏数组 源分离 残余物 同轴 声学 人工智能 算法 计算机视觉 带宽(计算) 电信 放大器 图像(数学) 物理
作者
Wei Xiong,Qingbo He,Kesai Ouyang,Zhike Peng
出处
期刊:IEEE Access [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:7: 25150-25162 被引量:7
标识
DOI:10.1109/access.2019.2900229
摘要

The wayside acoustic detector system is a potential technique in ensuring the safety of traveling vehicles. However, multisource aliasing and Doppler distortion in acquired acoustic signals decrease the accuracy of machine diagnosis. The conventional multisource separation schemes fail to solve the coaxial-moving sound source (CMSS) problem by constructing time-frequency filters and designing one-dimensional time-varying spatial filters. To address this issue, this paper combines spatial filtering with sparse filtering to solve this problem. Spatial filtering could suppress but not eliminate undesired sources. Sparse filtering has no capability of coping with non-stationary signals with Doppler distortion. The combination of spatial filtering and sparse filtering could make up their shortcomings and effectively solve the CMSS problem. The proposed scheme has two main advantages of eliminating residual interferences completely and suppressing background noise effectively. The simulation and experimental cases verify the effectiveness of the proposed method. The results indicate the potential of the proposed method to improve the performance of wayside acoustic detector systems.
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