基于多个时间点联合解相关的卷积盲源分离

实际信号的混合均为卷积混合,且信号是非平稳的。盲源分离的目标就是找到一组分离滤波器,使得源信号的估计信号互相统计独立。结合信号的非平稳性,利用二阶解相关原理,文章阐明了一种在频域实现卷积混合的盲源分离算法,并且考虑了噪声对分离性能的影响。为了避免频点排列次序的不确定性,利用了多阶段盲源分离思想。利用该算法,对两路混合的实录水声信号进行盲分离,得到了两路源信号的估计信号,通过对估计信号的分析,利用信噪比提高率这一标准,验证了该算法的有效性。该算法收敛速度快,精度高,可用于浅海环境下实录水声混合信号的盲分离。     

可变步长自适应时延估计方法研究

在介绍LMS自适应时延估计算法的基础上重点介绍了基于参数模型的自适应时延估计算法ETDGE，并给出了一种利用ETDGE的功率因子估值来估计噪声与信号功率的方法，从而实现加快收敛速率的变步长迭代算法。实验结果表明，基于可变步长的ETDGE算法具有更快的收敛速度和更小的稳态均方估计误差。