路 亮，龙 源，钟明寿，谢全民，李兴华

（1.解放军理工大学 工程兵工程学院，南京 210007；2.中国人民解放军72351部队，山东 莱芜 271109）

爆破振动信号作为各种频率成分振动波的混合体，经过复杂场地介质滤波、放大作用后一般携带有能反映场地特征和爆破特征的重要信息，这通常体现在爆破振动强度、频率以及信号的局部奇异性上［1-3］。因此，对爆破信号的细节分析可以获得反映地质特征以及用于指导爆破设计的重要参考信息。然而，由于爆破震动测试环境复杂，在信号采集过程中会掺杂强烈的干扰噪声。只有有效地将细节信号从中分离出来才能准确获取信号时频特征。

传统的信噪分离方法，如傅里叶变换（FFT）以及傅里叶变换基础上发展而来的一代小波变换（WT）、二代小波变换（SGWT），是在假定信号和噪声处在不同的频率范围的基础上，通过选用合适的滤波器滤除噪声而保留有用信号的［4］。但当有用信号的特征较弱而噪声较强，或有用信号与噪声的频率交叠严重时，传统方法就会显得无能为力，因此，在这种情况下需要寻找有效的信噪分离方法来弥补传统方法的缺陷。

FastICA算法作为一种有效的非高斯信号描述方法，在信号处理过程中既不易受源信号间频带混叠的干扰，亦不受源信号强弱的影响，可以为低信噪比等复杂条件下振动信号的降噪处理提供有力的工具［5］。因此，本文将尝试使用快速独立分量分析（FastICA）算法来对低信噪条件下爆破振动信号的信噪分离方法进行研究。……