一种单通道时频重叠信号盲分离方法.pdf

本发明提供一种单通道时频重叠信号盲分离方法，包括以下步骤：步骤一，建立信号模型，将接收到的混合信号转换成由若干个高斯调幅源信号组成；步骤二，计算混合信号的联合最大似然函数，将混合信号的求解过程转化成求解多维变量参数的过程；步骤三，根据信号特性，预估各个源信号的时域中心和时宽调制参数；步骤四，计算多维变量参数的初始值；步骤五，计算多维变量参数的最优值；步骤六，计算高斯调幅源信号。本发明是一种带有预估计的混合遗传-最小值搜索算法的多维变量参数估计方法，先对源信号的时宽调制参数P和源信号的时域中心t0进行预估计

2023-06-28

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基于恒模特性的单通道时频重叠信号盲分离算法.docx

基于恒模特性的单通道时频重叠信号盲分离算法摘要时频重叠信号的盲分离一直是信号处理中的难题。基于恒模特性的单通道时频重叠信号盲分离算法近年来备受关注，逐渐成为一个热门研究方向。本文介绍了该算法的理论基础和实现方法，探讨了其在处理复杂信号时的优劣势。同时结合实验证明了该算法在一定程度上可以有效地解决时频重叠信号的盲分离问题。关键词：时频重叠信号、盲分离、恒模特性、单通道、算法引言信号处理中的时频分析是一个重要的研究方向，而越来越多的信号具有时频重叠的特点。这种时频重叠的信号在传统的时频分析方法中很难分辨，导致

2024-11-02

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一种基于频谱对称的时频重叠信号盲分离方法.pdf

本发明属于无线通信技术领域，公开了一种基于频谱对称的时频重叠信号盲分离方法；(1)判断有效信号是是否受到污染；(2)找出有效信号未被污染的边带信息；(3)利用边带性质在频域实现分离；(4)解调。本发明利用信号的边带特性，采用频谱对称法实现时频重叠信号的盲分离。本发明充分的利用了调制信号的边带性质，利用一半的频谱恢复所有的传输信息，并达到单边带解调的最佳性能。本发明利用了时频重叠信号的循环平稳特性，对接收信号做非线性变换，使得原本在时频域发生混叠的信号分散开来，而且该变换域包含丰富调制信号的信息，可以用于调

2023-06-27

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单通道时频域重叠信号盲分离算法研究的开题报告.docx

单通道时频域重叠信号盲分离算法研究的开题报告开题报告：单通道时频域重叠信号盲分离算法研究一、选题背景在实际应用中，单通道信号的盲分离一直是一个研究难点。时频域重叠信号分离是其中一种方法，其主要思想是将原始混合信号通过时频分析转换成原始信号在时频域上的表示，然后根据不同的分离算法进行盲分离。这种方法能够处理多个信号的混合问题，并且能够适应多变的混合模型和不确定的信号统计特性。因此，单通道时频域重叠信号盲分离算法的研究对于实际应用具有重要意义。二、研究目的本研究的目的在于，针对单通道信号的盲分离难点，探究时频

2024-10-14

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单通道时频域重叠信号盲分离算法研究的任务书.docx

单通道时频域重叠信号盲分离算法研究的任务书一、选题背景和意义在真实世界中，信号往往具有多个来源和多种特征。在一些应用中，需要从复杂且多变的混合信号中分离出不同来源的信号。这个问题被称为盲信号分离。盲信号分离是一个非常重要且常见的任务，应用于语音识别、音频处理、图像处理、生物信号处理等不同领域。信号在时域和频域都具有显著的特征，例如语音信号在时域是连续的，而在频域则具有不同的谱特征。当多个信号被混合在一起时，这些特征将在时域和频域上相互重叠。由于混合过程中的线性叠加和噪声干扰，导致由原始信号恢复出混合信号变

2024-10-01

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