共查询到18条相似文献,搜索用时 62 毫秒
1.
2.
3.
本文采用WVA分布与联合对角化的盲分离算法,估计出源语音信号,实现对混叠信号的盲分离。通过仿真实验,结果表明,本算法具有分离效果好,能有效的将混叠的盲语音信号分离。 相似文献
4.
5.
混合语音信号的盲分离 总被引:1,自引:0,他引:1
重点研究了卷积混合语音信号的盲分离方法。语音信号是非平稳信号,但是它在短时间上具有平稳性。因此,本文对语音信号进行加窗傅立叶变换(FFT)将卷积混合问题转换为频域上每个频点的瞬时性BSS(blind source separation)问题,采用定点(fixed—point)ICA(independent component analysis)算法对混合语音信号进行了分离,并用matlab进行了仿真。 相似文献
6.
利用语音信号的短时平稳特性,本文提出了一种WVA分布与联合对角化的盲分离方法,该方法采用新的联合差分相关矩阵白化算法去除有色噪声影响,估计出源语音信号,实现对混叠信号的盲分离.通过仿真实验,结果表明,本算法具有分离效果好,能有效的将混叠的盲语音信号分离. 相似文献
7.
8.
9.
大多数的信号个数估计方法在较高的信噪比条件下都有较好的性能,但在较低信噪比条件下的性能都有显著的恶化。提出了一种新的信号个数估计方法,该方法不是利用特征值来进行信号个数的估计,而是利用盲源分离技术。计算机仿真表明该方法在较低信噪比下的性能优于MDL算法。 相似文献
10.
频域的语音信号盲源分离多采用短时傅里叶变换以及Wigner-Ville分布(WVD)求信号的功率谱,而短时傅里叶变换对于多分量信号的频率分辨率受窗函数影响很大,WVD是一种非线性时频变换,处理多分量信号受交叉项影响很大。局部多项式傅里叶变换(LPFT)不仅提高了频率估计精度而且大大减少了时频分布中交叉项的影响。将语音信号表示为多分量的多项式相位信号,对语音信号作二阶LPFT,求得其局部多项式傅里叶变换谱(LPP),并构造时频矩阵,采用联合近似对角化算法求得能使信号功率谱矩阵近似对角化的一个酉矩阵,通过信号的白化以及酉矩阵来估计源信号,有效地分离出了原始信号。仿真结果表明,在噪声环境下可以将两个不同的语音信号进行分离。 相似文献
11.
12.
针对跳频通信中多跳频信号的盲源分离问题,提出了一种基于自适应惯性权重粒子群的盲源分离算法。该算法将分离信号的负熵作为目标函数,依据迭代前后每个粒子适应度值间差值自适应地调节惯性权重。把适应度值变差的粒子惯性权重设成零,以消除惯性分量不利影响,这样可以减少无效迭代次数,提高收敛速度。应用于盲源分离时,比经典算法分离效果好且克服了激活函数选取难题。实验结果表明该算法用于多跳频信号盲分离时性能稳定且收敛速度快,与经典算法比较优势明显,为智能算法在盲源分离方面的研究提供了一定的参考。 相似文献
13.
14.
针对现有的独立成分分析法分离混合混沌信号精度不理想的问题,提出了一种新的混沌信号盲分离方法。该方法以求解最优解混矩阵为目标,利用峭度构造目标函数,将混沌信号的盲源分离转化为一个优化问题,并用萤火虫算法求解。同时,通过预白化和正交矩阵的参数化表示降低优化问题的维数,能有效提高分离精度。仿真结果表明,无论是处理混合的混沌映射信号还是混合的混沌流信号,该方法都能快速收敛,并且其分离精度在各项实验中都优于独立成分分析法等现有的盲源分离方法。 相似文献
15.
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
16.
17.
18.
信号分离是雷达电子对抗的重要环节。考虑到雷达信号在时频域具有稀疏性的特点,在独立分量分析的基础上,提出了一种基于时频域稀疏性的线性调频雷达信号盲源分离方法。首先对混合信号进行短时傅里叶变换,在每个频点利用自然梯度算法分离信号,由分离信号幅度的比值作为对源信号后验概率的估计;然后根据相邻频点后验概率序列的相关性进行排序,确保各个频点的分离信号属于同一个源信号;最后设计时频掩码分离信号。进行了线性调频雷达信号卷积混合的盲分离实验,所提方法分离结果明显优于传统独立分量分析方法的分离结果,验证了该方法的有效性。 相似文献