一种基于网格和密度聚类的稀疏源信号盲分离方法.pdf
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一种基于网格和密度聚类的稀疏源信号盲分离方法.pdf
本发明公开了一种基于网格和密度聚类的稀疏源信号盲分离方法,所述的将两个传感器信号的混合模型扩展为M个传感器信号的混合模型并进行短时傅里叶变换,得到传感器信号的瞬时混合模型;所述的找出聚类中心,做为混合系数的估计。采用均匀划分的方式,将α‑δ平面离散化,将密度最大的N个网格作为混合系数;所述的恢复源信号;所述的对于时频域中的每一个时频点,最多可以有M个源信号的值不为零;所述的用求最小L
一种基于聚类的同步正交跳频信号盲源分离方法.pdf
本发明公开了一种基于聚类的同步正交跳频信号盲源分离方法,获取采样后M路离散时域混合信号;得到M个混合信号的时频域矩阵;对跳频混合信号时频域矩阵进行预处理;估计跳频时刻、归一化混合矩阵列向量、跳频频率;利用估计得到的归一化混合矩阵列向量估计时频域跳频源信号;对不同跳频点之间的时频域跳频源信号进行拼接;根据源信号时频域估计值,恢复时域源信号。该方法在不知道任何信道信息的条件下,仅根据接收到的多个跳频信号的混合信号,估计出跳频源信号,能在接收天线个数小于源信号个数的条件下,对多个跳频信号进行盲估计,利用了短时傅
基于稀疏化理论的欠定生猪盲源信号分离方法.pdf
本发明公开了一种基于稀疏化理论的欠定生猪盲源信号分离方法,包括:获取混合生猪音频信号;构建欠定盲源分离模型;基于所述欠定盲源分离模型对所述混合生猪音频信号进行稀疏化以及单源点提取,获取单源点;基于所述单源点获取估算混合矩阵;基于所述欠定盲源分离模型与所述估算混合矩阵获取源信号;对所述源信号的音频质量进行测量。本发明能够较为有效地分理出混合猪声信号的各源信号分量,为混合生猪音频的特征提取提供了新方案,有助于生猪的健康养殖。
基于结构化稀疏子空间聚类的欠定盲源分离方法和设备.pdf
本发明提供了一种基于结构化稀疏子空间聚类的欠定盲源分离方法和设备,方法包括:首先采用短时傅里叶变换将时域信号转换至时频域,基于信号的短时稳定性,采用时频区间加窗法筛选高能量值的单源点。然后,采用结构化稀疏子空间聚类和改进势函数的组合混合矩阵估计方法,结构化稀疏子空间聚类可以确定源信号数目,得到数据的分类,改进势函数法能准确地确定混合矩阵向量,估计混合矩阵。接着,采用基于源数目估计的空间投影法结合最小l
一种基于稀疏表示的心肺音混叠信号盲源分离方法.pdf
本发明涉及信号处理领域,具体涉及一种基于稀疏表示的心肺音混叠信号盲源分离方法,本发明从心音信号具有稀疏特性出发,提出一种基于稀疏表示的盲源分离方法。首先,在临床上采集心肺音信号;其次,对心肺音混叠信号进行数学建模,得到心肺音混叠模型的数学表达式;然后,利用高阶累积量方法盲辨识混叠通道,估计混叠矩阵;最后,利用稀疏表示方法分离出心肺音信号。本发明从理论上证明了该方法的有效性,同时从数值实验上验证该方法的优越性,具有很强的创造性。