用于同时去噪和盲源分离的认知信号处理器.pdf
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相关资料
用于同时去噪和盲源分离的认知信号处理器.pdf
描述了一种用于信号去噪和盲源分离的认知信号处理器。在操作期间,所述认知信号处理器接收包括多个源信号的混合信号。通过将所述混合信号映射至动态储备池以执行信号去噪,来生成去噪储备池状态信号。通过对所述去噪储备池状态信号进行自适应滤波,识别至少一个分离的源信号。
基于改进BCA盲源分离的信号分离和去噪方法.pdf
本发明公开了一种基于改进BCA盲源分离的信号分离和去噪方法,用于分离混合声信号。本发明首先将接收到的几路叠加高斯噪声后的源信号通过短时傅里叶变化到频域;然后使用改进的迭代步长次梯度搜索算法基于BCA框架求解最优分离矩阵,利用最小失真原则和归一化原则对分离矩阵处理用于分离频域的混合信号,并基于频谱的相关性进行频谱排序;最后通过反傅里叶变换将信号恢复到时域。本发明能有效分离噪声环境下的信号,不仅可以分离独立信号,还可以分离相关信号;实现高斯去噪和信号分离的有效结合,提高水声信号接收质量和抗噪性能。
用于微弱盲信号去噪与提取的信号增强器及方法.pdf
本发明涉及一种信号增强器,包括:延时模块;自适应滤波器,用于输出目标信号;以及参数调节模块,用于通过收敛指标和不规则性指标对所述的自适应滤波器的参数进行实时调节。基于该信号增强器的信号去噪和提取方法包括:将输入信号经过延时环节后,输入到自适应滤波器;通过收敛指标和不规则性指标对所述的自适应滤波器的参数进行实时调节;和通过参数优化后的自适应滤波器输出去噪后的目标信号。本发明还涉及一种包含所述信号增强器的信号检测系统。本发明具有如下优点:1)适合噪声与目标信号频谱有重叠的强噪微弱信号提取和去噪;2)适合目标信
一种含噪信号的盲源分离算法.pdf
本发明属于信号处理技术领域,涉及一种含噪信号的盲源分离算法,包括:步骤1,输入原始观测信号,对该原始观测信号进行预处理;步骤2:采用小波包对预处理后的原始观测信号进行滤波,然后选择阈值并使用小波包对分解后的原始观测信号进行重构得到滤波后的观测信号;步骤3:使用最大信噪比准则建立代价函数;步骤4:对代价函数进行广义特征值分解得到分离矩阵,然后与原始观测信号矩阵相乘得到各个源信号;步骤5:对步骤4所述的各个源信号进行半滑滤波,最终得到降噪后的源信号。本发明方法对于较低信噪比下的信号具有较好的去噪效果,并且计算
基于VMD的噪声信号去噪源分离.docx
基于VMD的噪声信号去噪源分离基于VMD的噪声信号去噪源分离摘要:噪声常常干扰和降低信号的质量和可靠性。为了解决这个问题,我们引入了VMD(VariationalModeDecomposition,变分模态分解)方法来进行噪声信号的去噪源分离。VMD是一种基于信号自身特性的自适应信号分解方法,能够将非平稳信号分解为一组本征模态函数(IntrinsicModeFunctions,IMFs),从而实现信号的去噪和分离。本文详细介绍了VMD的原理和算法,并在仿真实验中验证了该方法的有效性和效果。关键词:噪声信号