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1.
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
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一种基于逼近线性空间的盲信号分离方法 总被引:1,自引:0,他引:1
文章结合目标函数,给出了一种非线性混叠信号盲分离算法,含噪混合信号之间的关系构造了动态的目标函数状态一空间。该函数的特点是多变量,过程和观测噪声不限于高斯分布,是解决该问题的有效方法,从而把非线性混叠信号盲分离问题转化为参数空间的线性混叠信号盲分离问题。在目标函数空间中,也可应用多次分离对信号进行分离。该算法收敛精度较高,稳定性好。 相似文献
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一种新的实时线性混叠信号盲分离算法在本文提出.该算法先采取白化混叠信号将混叠矩阵转换为正交矩阵,然后基于 QR 分解理论,将混叠信号进行一系列初等旋转变换,并结合源信号相互独立时互信息量最小的特点,导出了一种新的自适应盲分离算法.该方法回避了目前基于信息理论方法中(如Torkkola 1996;Pham 1999;Lee 2000以及谭2000等)对"ln|det w|"的复杂计算.我们不仅给出了详细的理论证明,而且也进行了仿真试验,理论分析与仿真结果表明该算法减少了分离时间,并具有很好的分离效果. 相似文献
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带源个数估计的BPSK信号盲分离算法 总被引:2,自引:0,他引:2
目前盲分离研究已有算法众多,但有关数字信号或有限字符集的盲分离研究尚不多见,而带源个数估计的此类盲分离算法更鲜有涉及。针对这类问题,该文提出了一种新颖的BPSK数字信号的盲分离算法,首先由接收到的观测信号的特征,在无噪和有噪情况下分别给出了估计源信号的数目算法;然后再利用观测信号之间的关系估计出混叠矩阵,并在算法中给出了证明。通过估计的混叠矩阵即可恢复得到分离信号,此时得到的分离信号与源信号或者顺序发生了交换,或者产生了符号之间的差别,但并不影响盲分离。最后的仿真结果显示了该文提出的算法在估计混叠矩阵以及最后恢复源信号上都是非常成功,也表明了此算法的可行性和优异性能。 相似文献
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把后非线性混叠信号盲分离的分离系统用泛函连接网络来建模,对分离系统的输出应用高阶统计量独立性准则作为测度,然后利用差分进化算法对泛函连接网络的权值进行学习,从而获得了一种后非线性混叠信号盲分离算法。由于泛函连接网络是一种单层神经网络,具有学习参数少、收敛速度快和非线性逼近能力强的特点;而差分进化算法控制参数少、易于选择、具有全局寻优能力和快速的收敛特性;因而与其它的后非线性混叠信号盲分离方法相比,该文提出的分离算法具有计算简单、收敛速度快、较高的精度和稳定性好的特点。仿真结果显示了这种方法是可行和有效的。 相似文献
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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
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提出了一种新的实时线性混叠信号盲分离算法。该算法先采取白化混叠信号将混叠矩阵转换为正交矩阵,然后基于QR分解理论,并结合源信号相互独立时负熵最大的特点而导出。该方法避免了目前许多学习算法中矩阵逆的计算,从而大大地减少了分离的计算量。理论分析与仿真结果表明该算法不仅具有很好的分离效果,而且也减少了分离时间,其效果均优于Andrzej(1996)和Pham(1999)的相应结果。 相似文献
9.
为了解决高混响环境下欠定卷积混叠信号的分离问题,提出一种新的欠定卷积盲源分离算法。针对高混响环境的影响,设计全局脉冲响应网络削弱混响回声,提高信号质量。基于全局脉冲响应网络建立新的时频域混叠信号数学模型,采用全局脉冲响应矩阵缩短了传统脉冲响应的长度,降低了高混响带来的模型变换近似误差。基于非负矩阵分解理论设计模型参数的实时更新学习规则,将源信号分离问题转换为模型参数优化问题,实现混叠信号的盲源分离。实验结果表明,所提算法可以有效地实现中英文语音、音乐混叠信号的盲源分离,与现有比较流行的盲源分离算法的对比验证了所提算法的优越性。 相似文献