研究表明高速列车的噪声由多种因素混合而成,有效的分离出各种噪声对列车的减振降噪具有重要意义.针对动车组模型试验提出一种适用于分离试验段观测噪声的盲源分离方法.对观测噪声进行EEMD分解,使单通道欠定问题转化为正定问题;利用主成分分析进行源信号数目的估计,提出利用至少包含源信号信息90%的主成分重构观测信号;对重构的观测信号利用独立分量分析进行分离.仿真实验说明该方法可有效的分离出源信号.在动车组模型风洞试验中,试验段传声器的观测信号主要是由气动噪声和风机振动噪声混合而成,所估计的源信号数目与试验条件一致.分离出的气动噪声和风机振动噪声源信号与原始源信号的主要频率一致,相关系数都大于0.65,属于强相关,说明了该方法对动车组模型试验噪声分离的有效性.

目前的轨道动态检测系统都是基于等间隔的空间采样，在时域具有固定截止频率的滤波器会随着速度的变化使得信号在空间域产生移变衰减特性，这需要采用空间移变补偿滤波器对信号进行恢复。在分析了轨检系统中移变补偿滤波器的理论及设计方法基础上推导出了任意阶移变补偿滤波器传递函数的系数计算公式，解决了高阶移变滤波器设计困难和速度因子影响检测结果的问题。最后把这种移变补偿滤波技术应用于轨道不平顺检测系统中对采集到的加速度信号进行补偿，验证了补偿滤波算法，具有良好的补偿效果。