盲稀疏源信号分离算法的恢复性研究.pptx
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盲稀疏源信号分离算法的恢复性研究.pptx
汇报人:目录PARTONEPARTTWO背景介绍研究目的和意义论文结构概述PARTTHREE盲信号处理基本概念稀疏源信号分离算法原理盲稀疏源信号分离算法研究现状PARTFOUR恢复性研究背景和意义恢复性研究方法恢复性研究结果结果分析PARTFIVE实验环境与数据集实验过程与方法实验结果展示与分析性能评估与比较PARTSIX研究成果总结研究不足与局限性分析未来研究方向展望PARTSEVENTHANKYOU
基于稀疏表示的盲信号分离算法研究的任务书.docx
基于稀疏表示的盲信号分离算法研究的任务书任务书一、任务背景盲信号分离问题是在观察线性混合后的多个信号的情况下,利用观察到的信号进行分离的过程。这个问题在很多领域都有广泛的应用,比如语音信号处理、音频信号分离、图像处理等。在深度学习领域的一个重要分支——稀疏表示上,人们在研究求解过程中发现了一种奇妙的盲源分离算法——基于稀疏表示的盲信号分离算法。该算法的优势在于能够快速、高效地对信号进行分离,而且无需预先对信号的特征进行提取。但是,该算法仍然存在问题,如稳定性问题、实时性问题等,针对这些问题,我们需要对该算
语音信号盲分离算法研究.doc
语音信号盲分离算法研究盲源分离(BlindSourceSeparation,BSS)作为当代的信号处理领域热点研究课题,被广泛地应用于雷达信号处理,医学信号处理,图像增强等领域。语音信号是信息传递的主要承载工具,利用盲源分离技术实现混合语音信号的分离具有重要的研究意义。本文主要针对瞬时混合与卷积混合两种情况下的混合语音信号的盲分离问题展开研究,主要研究工作如下:在论述了盲源分离基本理论的基础上,通过大量实验验证了基于负熵最大化的独立分量分析算法(NM-ICA)、基于互信息最小化的独立分量分析算法(MMI-
单通道通信信号的盲源分离算法研究的任务书.docx
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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。