一种单通道盲源分离方法及系统.pdf
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一种单通道盲源分离方法及系统.pdf
本发明提供一种单通道盲源分离方法,网络训练阶段,首先将数据集进行标准化处理,并随机打乱样本序列,然后使用卷积神经网络提取空间特征,再由双向长短时记忆网络挖掘信号的时序规律,最后进行全连接特征融合,多次训练并保存模型参数;在测试阶段,利用构建好的测试集和训练好的模型完成对算法的验证与测试,得到分离信号相比于传统单通道盲源分离算法与单一网络结构的深度学习算法,所提算法的相似系数最大,失真率最小,实现了对混叠信号的高精度分离。
单通道盲源分离方法.pdf
本发明提供一种单通道盲源分离方法,通过训练阶段,给定不同源语音信号训练样本T
一种单通道振动信号盲源分离方法.pdf
本发明公开了一种单通道振动信号盲源分离方法,包括以下步骤:S1:将各途径到达的多途原始单通道振动观测信号同相叠加,然后对叠加后的原始单通道振动观测信号进行降噪处理,得到降噪后的单通道振动观测叠加信号;S2:利用小波分解与重构将降噪后的单通道振动观测叠加信号转化为多通道振动观测信号;S3:利用基于时频分析的盲源分离算法分析多通道振动观测信号,得到原始单通道振动观测信号的估计信号,实现了单通道振动信号盲源分离。本发明能够增强原始单通道振动观测信号的信号能量,且能够降低噪音,使得盲源分离效果较好,有效的提高了信
一种单通道振动信号的盲源分离方法.pdf
本发明公开了一种单通道振动信号的盲源分离方法,将降噪处理后的单通道振动观测信号进行经验模式分解分解,得到固有模式函数(分量,然后利用固有模式函数分量重构新的观测信号,并进行源数估计,根据估计的源信号数目选择重构观测信号的数目,与原始观测信号一起进行盲分离,得到独立分量,提取振动信号特征,从而实现了单通道振动信号的盲源分离,避免了对信号稀疏性的限制。
一种单通道盲源分离法.pdf
一种单通道盲源分离法,属于电子信息技术领域,特征是采用极值点对称延拓的方法,对总体经验模态分解进行去端点效应处理;并用该总体经验模态分解法将单路混合信号转化为本征模态函数(IMFs),并抑制噪声;利用主成份分析对多路IMFs进行降维处理,去掉其中的无效成分;将降维后的多路信号进行独立成分分析来实现盲源分离。实施步骤是把多路信号线性相加混合为单通道信号进行传输,最后在不影响后期模式识别效果条件下,简单、快捷、有效的恢复出源信号,实现多路输出口输出。优点是能将混为一路的多路频谱重叠的信号在不影响后期识别效果的