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-Blind sound source from the independence of the starting signal

我自己编的串音误差计算函数，对公式进行了一定化简，比本网站其他同类计算函数运算速度要快。用于盲源分离的质量评价，另外还包含ICA中有关性能评价指标的文章。-My own series of crosstalk error calculation function, to the formula for a certain simplification, other than this site similar calculation function operation faster. Qual