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讨论了盲信号分离的应用及瞬时线性混合模型盲信号分离的一般原理 ,介绍了几种常用的盲信号分离算法 ,并对其中的算法进行了实验仿真与分析 相似文献
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讨论了盲信号分离的应用及瞬间线性混合模型盲信号分离的一般原理 ,介绍了几种常用的盲信号分离算法 ,并对其中的算法进行了实验仿真与分析 相似文献
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该文将联姻策略应用在粒子群算法中,提出一种并行分阶段的基于粒子群优化算法的盲信号分离方法(PPSO-GRADS)。该算法具有收敛速度快,分离精度高的特点。通过仿真证明该算法比未使用联姻策略的粒子群算法有更好的性能,在收敛速度和分离效果上比传统的梯度算法,遗传算法都有较明显的改善。 相似文献
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盲信号分离中,判断观测信号个数与实际信源个数的关系对于信号分离算法的选择和算法效果的评估非常重要,但目前还缺乏有效的方法对正定和欠定情况进行区分性检验.针对这一问题,本文提出两种检验方法.第一种方法通过分析整个数据序列ICA分解输出分量之间的独立性来实现.理论分析表明,欠定条件下ICA分解输出分量之间必然不具有独立性,而正定条件下,只要源信号满足独立的前提假设,ICA分解输出分量之间可以相互独立.第二种方法中,我们对数据序列不同位置添加等长时间窗,根据ICA分解基向量的稳定性来检验正定性.理论分析表明,正定条件下不同窗口数据ICA分解的基向量都收敛到混合阵的基向量上,而欠定条件下,分解得到的基向量随不同时窗内源信号分布的变化而改变.本文通过仿真实验,证明了这两种方法的可行性. 相似文献
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传统的时域和频域处理等方法很难分离多个频域的混叠信号,文中提出一种利用盲信号分离技术串行分离同频信号的新方法——FastICA盲分离算法。该方法充分利用盲信号分离技术不需要知道信号先验信息的特性,能正确地、一个一个地分离出在频域中混合在一起的信号,且能分离功率相差100万倍的同频信号。在存在比信号功率大得多的高斯白噪声情况下,FastICA盲分离算法具有良好的分离性能。 相似文献
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学习速率的优选问题是自适应ICA算法中的一个重要问题。文中定义了描述信号分离状态的去相关性测度。以此为基础提出一种新的自适应步长选取算法,算法将信号分离过程分为3个阶段,在不同的阶段采用不同的步长选取方法。有效地解决了算法的稳态误差和收敛速度之间的矛盾,其仿真结果证实,该算法不仅在平稳环境中具有较快的收敛速度,而且具有良好的稳态性能和数值稳定性。 相似文献
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基于盲信号分离的自适应回声抵消算法 总被引:1,自引:0,他引:1
在视频会议和免提通信系统中,扬声器和麦克风之间的声耦合严重影响语音通信系统的质量。文中提出了一种用基于盲信号分离(BSS)的自适应声回波对消(AEC)方法,可有效解决回声和噪声对近端语音信号的影响。该方法不仅能减少背景噪声对回波对消的影响,而在双向通话时,可直接利用盲信号分离技术分离出近端语音。 相似文献
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对盲信号的独立分量分析(ICA,independent component analysis)技术进行了研究,并将其应用到雷达信号分选当中,仿真实验证明能够取得很好雷达信号分离效果,为雷达信号分选提供了新的思路。 相似文献
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盲源分离中的非高斯性极大准则 总被引:2,自引:0,他引:2
盲源分离是试图从给定的一组混合观察数据中恢复未知的独立信号源。介绍了盲源分离常用的独立性度量准则之一——非高斯性极大准则,并阐明了其在盲源分离中的应用原理。 相似文献
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一种快速的频域盲语音分离系统 总被引:5,自引:1,他引:5
对真实环境中的混迭语音信号进行盲分离是一个非常困难的任务。许多在仿真信号环境下工作很有效的算法常常不能成功地分离真实环境中录取的混迭语音信号。本文通过对一系列预处理(如解相关),独立分量分析和后处理(解排列和尺度不定性)算法进行优化和有机结合,提出了一种快速的频域盲语音分离系统,有效地实现了对卷积混迭的语音信号的盲分离。特别,文中引入一种改进的数据白化算法,它可以节省运算量并提高独立分量分析算法的收敛速度。基于真实录音信号的仿真实验显示该系统能够快速和稳健地分离卷积混迭的语音信号。 相似文献
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基于峭度的盲分离在通信信号盲侦察中的应用 总被引:3,自引:2,他引:1
为实现复杂多信号环境下的通信信号侦察,采用一种新的盲侦察技术,即运用盲源分离算法,在没有任何先验知识的情况下分离出源信号,然后对分离的各个信号进行后续处理。提出一种改进的基于峭度的盲分离算法,可以自适应地确定激活函数。将其应用在通信信号盲侦察中,可以实现对任意源信号进行盲分离,而不管它是超高斯还是亚高斯信号。选择超高斯和亚高斯混合通信信号进行了仿真实验,结果验证了该算法的有效性。 相似文献