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排序模糊性问题是影响频域盲源分离算法分离性能的主要原因之一。对于提出了一种新的解决频域盲源分离排序模糊性问题的算法。该算法通过提取阵元接收信号每个频率点上的幅度衰减信息,采用k—means聚类算法将线性分离算法所得分离信号进行归类,来解决排序模糊性问题。该排序算法对阵列阵元排布方式,阵元间距等没有特殊的要求,并且适用于任意数量混合信号的盲分离系统。仿真实验证实了这种开发阵元接收信号幅度衰减信息的排序算法在绝大多数频率点上有效地解决了排序模糊性问题,是一种计算量相对较小而又简单有效的排序算法。 相似文献
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由于机械噪声传播过程中存在反射等多种因素影响,大多数情况下混合噪声分离更适合采用卷积模型,为此提出了一种多频点盲解卷算法。有别于传统的频域盲解卷算法,新算法利用有限的少数几个频率点直接从频域模型恢复出时域噪声信号。算法为瞬时混合盲分离。主成分分析一瞬时混合盲分离结构,首先对给定的每一个频率点执行瞬时混合盲解卷算法,获得噪声源的基本估计,然后再经过主成分分析和第二次盲源分离。提高分离性能和增加算法鲁棒性。由于算法不需要对所有频率点执行瞬时混合分离,计算量小,同时也不存在传统频域盲解卷算法排列顺序不确定性的缺点,具有较好的应用价值。仿真实验证实了新算法能有效地分离机械噪声信号。 相似文献
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采用同伦非线性模型对语音信号进行建模,将非线性可预测性作为盲源分离的准则,推导了基于同伦模型的盲源分离算法,成功地实现了语音信号的分离。这种方法是对基于线性预测模型盲源分离算法的推广,它既适用于分离采用线性预测模型建模的信号,也可以分离采用同伦非线性模型建模的信号(如语音)。理论分析和仿真表明,这种方法比基于线性可预测性的盲分离算法具有更广的适用范围,对于语音信号的分离,此种算法具有更快的收敛速度。 相似文献
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盲波束形成技术是针对通信信号的统计性质和确定性性质所构成的一类新的波束形成技术.文中首先对高阶累积量法、基于累积量和特征空间的方法以及最陡下降恒模算法这三种盲波束形成算法进行了详细阐述,然后运用这些算法对单信号源均匀线阵、双信号源均匀线阵、单信号源随机扰动阵和双信号源随机扰动阵四种情况进行仿真.结果表明,三种算法可以进行有效的波束形成,基于累积量和特征空间的方法具有最高的输出信噪比.此外,还通过处理实际水下试验数据验证了这三种算法在实际应用中的有效性. 相似文献
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Signal processing methods for speech enhancement are of vital interest for communications equipments. In particular, multichannel
algorithms, which perform spatial filtering to separate signals that have overlapping frequency content but different spatial
origins, are important for a wide range of applications. Two of the most popular multichannel methods are blind signal separation
(BSS) and beamforming. Briefly, (BSS) separates mixed sources by optimizing the statistical independence among the outputs
whilst beamforming optimizes the look direction of the desired source(s). However, both methods have separation limitations,
in that BSS succumbs to reverberant environments and beamforming is very sensitive to array model mismatch. In this paper,
we propose a novel hybrid scheme, called beamspace BSS, which is intended to compensate the aforementioned separation weaknesses
by jointly optimizing the spatial selectivity and statistical independence of the sources. We show that beamspace BSS outperforms
the separation performance of the conventional sensor space BSS significantly, particularly in reverberant room environments.
K.F.C. Yiu is supported by RGC Grant PolyU. 7191/06E and the research committee of the Hong Kong Polytechnic University. 相似文献
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利用声压幅度比模型,提出了一种基于声压幅度比的多声源分离定位方法,该方法利用盲信号分离算法实现混合声源信号的分离,根据谱估计的相似度确定接收信号中各声源的分配情况,结合幅度差异因子获得传感器的声源信号分布,再通过单声源的声压幅度比模型确定声源位置,实现多声源定位。由于盲信号分离算法比较成熟,且实际中的声源信号大多为非高斯,因而满足盲信号分离条件。该方法具有实用强、应用性广等特点,对其它分离、定位问题也有借鉴作用。 相似文献
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针对传统的反卷积波束形成算法在处理宽带随机信号时计算量过大的问题,给出了一种利于工程应用的快速反卷积波束形成方法。利用不同频率阵列波束图的相似性,将宽带随机信号划分成非等间距的多个窄带,并在每个窄带取一个频率点的点扩散函数(Point Spread Function, PSF)进行反卷积的近似处理,极大地提高了反卷积波束形成的计算速度。通过在波束功率谱上进行边界扩展,解决了因 Richardson-Lucy(R-L)迭代算法带来的边界模糊问题,进一步提高了计算速度。仿真和海试结果表明,该方法相对于常规波束形成具有更高的分辨力、更高的处理增益和更好的旁瓣抑制能力;相对于传统反卷积波束形成计算速度提升了 50%以上。 相似文献