

基于邻域源个数估计的欠定混合盲分离方法.pptx
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添加副标题目录PART01PART02背景介绍盲信号分离问题欠定混合盲分离的挑战PART03邻域源个数估计欠定混合盲分离算法算法步骤和流程PART04实验设置和数据集性能评价指标实验结果和分析PART05算法的优缺点改进方向和未来工作对其他领域的应用前景PART06主要贡献和成果对盲信号处理领域的影响感谢您的观看
基于块分割的欠定盲源分离混合矩阵估计方法.pdf
本发明公开了一种基于块分割的欠定盲源分离源混合矩阵估计方法。本发明首先获取采样信号向量,然后提取高能量采样信号向量并归一化,构造二维坐标平面并分割坐标纵轴,然后统计提取出包含聚类中心的子区间,取该子区间的中点值作为聚类中心的纵坐标,进而得到聚类中心的坐标值,最终获得欠定盲源分离混合矩阵。本发明克服了现有技术存在的在源信号非充分稀疏条件下的欠定盲源分离混合矩阵估计精度差和时间复杂度高的缺点,使得本发明适用于源信号非充分稀疏条件下的欠定盲源分离,并且具有能保持较快速度和较高精确度估计出欠定盲源分离混合矩阵的优
一种针对欠定盲源分离的混合矩阵估计方法.pdf
本发明涉及一种针对欠定盲源分离的混合矩阵估计方法,对接收到的两路观测信号分别进行短时傅里叶变换得到两路观测信号的短时傅里叶系数X1(t,f)和X2(t,f),形成多个散点,去除低能量的散点;求取剩余散点的比值,根据比值将散点进行分类,得到散点数目最多的M类,计算每一类中散点比值的均值,然后将均值转化成直线的斜率角,再转换成列向量,根据方向接近的列向量得到旋转矩阵T,进行旋转变换,得到新的两路观测信号X′1(t,f)和X′2(t,f);针对两路观测信号X′1(t,f)和X′2(t,f),再次根据两路观测信号
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基于密度的欠定盲源分离方法.pdf
本发明公开了一种基于密度的欠定盲源分离方法,主要解决现有技术计算复杂度高,易受初始值影响,需给定源信号个数的问题。其实现步骤是:对观测信号去掉低能量采样数据后投影到单位右半超球面上;计算所有投影点的密度参数,删除密度较小的投影点;利用改进的K-均值聚类算法对剩余投影点进行聚类,确定最佳聚类个数和聚类中心;去掉包含数据对象个数很少的聚类,剩余聚类个数为源信号个数的估计值,对应的聚类中心为混合矩阵各个列矢量的估计值;根据观测信号和估计出的混合矩阵,采用线性规划法恢复源信号。本发明降低了计算复杂度,减小了初始值