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以图像盲分离为背景,给出如何在小波变换下对盲源图像进行快速独立分量分析.通过探讨小波域中算法的的收敛特性,证实了小波域中算法能完美实现分离的原因,并通过实验验证了算法的有效性. 相似文献
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提出一种使用时频盲源分离(TFBSS)和小波包去噪的胎儿心电信号提取新方法。首先通过重排时频谱时频盲源分离方法进行胎儿心电信号的初次提取,并将初次提取得到的母体心电信号和噪声对应的各路分量置零,其余分量由混合矩阵进行重构;然后再利用重排时频谱的时频盲源分离方法对重构信号进行胎儿心电信号的二次提取,得到含噪声的胎儿心电信号;最后通过小波包去噪抑制胎儿心电信号中的基线漂移和噪声。在胎儿心电信号和母体心电信号的QRS波无重叠、部分重叠或完全重叠的情况下,通过该方法能有效抑制母体心电信号和噪声的干扰,提取胎儿心电信号。实验结果表明该方法能提取清晰的胎儿心电信号。 相似文献
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1998年,Belouchrani,A和Amin,M.G基于时频分布提出了一种经典的时频盲源算法,不足是当有噪声存在时,性能会下降。主要考虑源噪声的盲源分离问题,以Wigner分布计算观测信号的时频阵并将其看做图像,利用Hough变换将信号检测转换为在参数空间寻找局部极大值的问题,运用自项点理论选择合适的矩阵进行联合近似对角化估计源信号。该方法扩展了盲源分离的限制条件,且通过把噪声能量扩展到整个参数平面而只选择信号能量占主导的时频点,对噪声具有一定的抑制能力。 相似文献
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提出了基于UWT(非抽样小波变换)去噪与FastICA(快速独立分量分析)算法相结合的含噪盲源分离方法,采用先去噪后分离的方式实现了在加性高斯噪声环境下混合图像的盲分离。仿真结果表明,该方法能很好地从加性高斯噪声中分离出源图像,与曲波阈值去噪后的FastICA方法相比较,该方法能获得更好的峰值信噪比。 相似文献
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基于频域卷积信号盲源分离的乐曲数据库构建* 总被引:1,自引:1,他引:0
将通过频域卷积信号盲源分离算法从MP3歌曲音频信号中分离出人声主唱信号,再从人声主唱信号中提取出能够表征歌曲的旋律特征构建哼唱检索系统的歌曲数据库。盲源分离要求观测信号数目不小于源信号数目,因此先用小波多分辨率分析构造一路观测信号,再用频域独立成分分析(FDICA)实现MP3歌曲音频信号的盲源分离(BSS)。实验证明,采用FDICA-based BSS从歌曲MP3中分离出的人声主唱信号的旋律特征与待检索的人声哼唱信号的旋律特征有较高的相似度,可以用歌曲MP3构建哼唱检索系统的歌曲数据库。 相似文献
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In this paper, we present a new algorithm for solving the permutation ambiguity in convolutive blind source separation. Transformed to the frequency domain, existing algorithms can efficiently solve the reduction of the source separation problem into independent instantaneous separation in each frequency bin. However, this independency leads to the problem of correctly aligning these single bins. We present a new method for solving the permutation problem using microphone sub-arrays. It is based on the combination of two approaches: direction of arrival (DOA) estimation for sources and the inter-frequency correlation of signal envelopes. The performance of the algorithm will be demonstrated on real-world data. 相似文献
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图像去噪是图像处理中一个重要而又富有挑战性的课题。已有的图像去噪算法对噪声模型作出假设,在达到假设条件时取得较好的去噪效果。这类算法不能完全去除噪声,而且会削弱图像信号的细节。把图像和噪声看作是互相独立的两个信号源,把去噪过程作为信号分离过程来处理。在初步从污染图像中估计出一个虚拟观测图像后,用基于独立分量分析的盲分离来达到去噪目的。实验结果表明,该算法相比传统的基于滤波的去噪方法,在噪声强度很大的情况下,依然能得到较好的去噪效果。 相似文献
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在M.Puigt和Y.Deville提出的时频盲源分离算法基础上,引入S变换来获取非平稳信号的多分辨率特性。首先通过S变换将一维混叠信号映射到二维时频平面,然后构造不同混叠信号的时频比矩阵,通过在时频比矩阵范围内搜索单源分析域计算混合阵的每个元素,进而估计源信号。该方法能有效分离非平稳信号且具备多分辨率特性。 相似文献
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利用Hough变换可以检测观测空间中的直线方向从而确定混叠矩阵的方法,提出了欠定盲源分离中估计混叠矩阵的一种新算法——HT-LSM算法。该算法在介绍欠定盲信号分离基本原理的基础上,介绍基于Hough变换的盲信道估计算法,并将改进后的Hough变换与最小二乘法相结合,在不影响检测结果速度的同时又进一步提高了检测精度,应用到欠定语音信号分离中,取得了良好的实验效果。 相似文献