ICA算法可以将噪声信号分解为一系列独立的分量（ICs），这样就可以对各独立分量进行单独的研究和分析。首先叙述了柴油机噪声信号的特性。预测模型表明：发动机噪声信号满足ICA计算的要求。然后介绍了ICA模型的相关理论。举例说明ICA方法分离信号的有效性，以及ICA方法对小能量噪声的分离的有效性。连续小波变换来显示了各独立分量ICs在时频域内的特性。由采集信号分离得到噪声源信号可以作为发动机的理论预测和设计依据。-he ICA algorithm can be decomposed into a s

设计参数： 1．显示汽车Km/h数； 2．车轮每转一圈，有一传感脉冲；每个脉冲代表1m的距离； 3．采样周期设为10S； 4．要求显示到小数点后边两位； 5．用数码管显示； 6，最高时速小于300Km/h。 设计要求： 1 .分析设计要求，明确性能指标。必须仔细分析课题要求、性能、指标及应用环境等，广开思路，构思出各种总体方案，绘制结构框图。 2 .确定合理的总体方案。对各种方案进行比较，以电路的先进性、结构的繁简、成本的高低及制作的难易等方面作综合

集合经验模态分解主要用于信号分解与降噪，为后期信号特征提取提供理论基础-The set of EMD is mainly used for signal decomposition and denoising, which provides a theoretical basis for signal feature extraction.