卷积混合盲源分离的任务书.docx

卷积混合盲源分离的任务书
任务描述：
卷积混合是信号处理和计算机视觉领域中一个重要的问题，涉及盲源分离、超分辨率和去噪等多个任务。其中，盲源分离是指从多个混合信号中分离出原始信号的过程，这个任务可以归结为一个线性非强饱和的盲源分离问题。卷积混合模型通常假设原始信号由若干个源信号线性组合而成，即$x=As$，其中$x$表示观测信号，$s$表示源信号，$A$表示混合系数矩阵。对于盲源分离问题，混合矩阵$A$和源信号$s$均未知，目标是从观测信号$x$中恢复出源信号$s$。
本次任务要求实现卷积混合盲源分离模型，并且通过实验验证模型的有效性。任务要求如下：
任务1：熟练掌握卷积混合和盲源分离的相关知识。包括但不限于矩阵分解、信号处理、深度学习等相关领域的知识。
任务2：实现卷积混合盲源分离模型，建立合适的评价指标并测试模型的性能，包括但不限于信噪比（SNR）、语音质量（PESQ）、图像质量（PSNR）等方面的评价指标。
任务3：从现实数据集中选择适当的数据进行实验验证，演示模型的实际应用效果，并分析模型可能存在的局限性和改进空间。
任务4：在实现任务2和任务3的过程中，需要撰写相应的代码文档和实验报告，详细介绍模型实现过程、代码结构、实验环境、实验数据、实验结果和分析等内容。
任务5：在任务2和任务3结束后，需对模型进行改进和优化，提高模型的性能和鲁棒性。