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  1. 盲分离SCM 算法

  2. 这个算法实现起来比较简单，能够很好的实现盲源分离

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-10-16
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：zhaomotushou

  1. 欠定盲分离方法

  2. 关于欠定盲分离的问题 一篇比较好的小论文 对参数进行估计的算法进行了介绍

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-11-21
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：u012747272

  1. 统计稀疏分解（SSDP）欠定盲分离MATLAB仿真程序

  2. 统计稀疏分解（SSDP）欠定盲分离MATLAB仿真程序

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2017-04-10
    • 文件大小：1024
    • 提供者：ericlipeng

  1. _基于改进K-means聚类的欠定盲分离算法

  2. 这篇文档是基于改进K-means聚类的欠定盲分离算法，利用K-M聚类算法与SCA算法结合，实现对欠定信号进行盲分离的目的。文中提出的算法是一种经典的算法上改进的，希望对做盲源分离的有一定帮助，在此希望大家多多共享，多多分享，共同进步。

  3. 所属分类：编解码

    • 发布日期：2018-07-03
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：qq_41684641

  1. 基于稀疏变量的欠定盲源分离

  2. 基于稀疏变量的欠定盲源分离，是一个很好的学习代码，转载的，有需要的可以下载看看

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-01-23
    • 文件大小：6144
    • 提供者：qq_17116905

  1. 一种加权增强的欠定盲辨识方法

  2. 摘 要： 针对欠定盲源分离混合矩阵问题，提出了一种基于二阶统计量平行因子分解，加权增强最小二乘法的欠定混合盲辨识方法。该算法不需要源信号满足稀疏性要求，仅在源信号满足相互独立和最多一个高斯信号的条件下，将独立源信号的空间协方差矩阵构建三阶张量，采用加权增强最小二乘法实现张量的标准分解，完成混合矩阵的估计。由于平行因子分解的唯一性在欠定条件下依然成立，该算法可以解决欠定盲源分离问题。仿真实验结果表明：提出的算法在计算欠定混合时具有很好的辨识效果，而且实现简单，可满足实际应用的要求。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：891904
    • 提供者：weixin_38747211

  1. 高阶累积量在欠定盲源分离中信源数目估计的应用

  2. 本文从盲信号分离的基本假设出发，研究了通信侦查中双通道盲信号个数的估计方法，通过借鉴阵列信号处理理论，证明了欠定条件下高阶累积量优化流程可以应用在信源数目估计的问题，并分别讨论了信噪比和采样点数这两个参数的变化对优化后算法性能的影响。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-26
    • 文件大小：223232
    • 提供者：weixin_38690376

  1. 非稀疏欠定盲分离及其在语音分离中的应用

  2. 本文提出一种基于马尔科夫链蒙特卡洛方法(MCMC)的贝叶斯非稀疏盲源分离算法。用广义高斯分布(GGD)来拟合源信号的分布,通过MCMC抽样得到GGD参数和隐变量的估计,并由此得到源信号的最小均方误差估计(MMSE),解决了GGD参数估计容易陷入局部极值点、鲁棒性差的问题。根据语音信号的局部平稳性,提出基于非稀疏度评判准则的盲分离算法,用MCMC方法分离非稀疏区的语音信号,进一步提高了语音信号分离精度。仿真实验证明,本文方法改善了非稀疏信号和语音信号的分离效果,而且具有更好的鲁棒性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：381952
    • 提供者：weixin_38661008

  1. 基于新型混合模型的欠定盲分离方法

  2. 针对欠定盲分离问题,提出了一种新的源恢复方法.在时频域局部区域采用复高斯分布对源信号进行建模,将语音信号的稀疏性和局部平稳性结合在一起,提出了一种新的混合模型来描述观测信号在局部区域的概率分布.通过该模型,将每个时频点的源信号状态的判断问题转换成模型的参数估计和后验概率的计算问题,最后通过子混合矩阵的逆恢复出源信号.实验结果表明,该方法具有很快的收敛速度,并且比已有方法具有更好的分离性能.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38633897

  1. 基于DSKSVD字典学习的语音信号欠定盲源分离算法

  2. 基于DSKSVD字典学习的语音信号欠定盲源分离算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38572979

  1. 基于高斯势函数的视听欠定盲源分离算法

  2. 基于高斯势函数的视听欠定盲源分离算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-05
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38693720

  1. 欠定盲源分离的混合矩阵估计算法

  2. 欠定盲源分离的混合矩阵估计算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-04
    • 文件大小：699392
    • 提供者：weixin_38635979

  1. 基于稀疏成分分析的欠定盲源分离技术在风力发电机齿轮箱轴承故障特征提取中的应用

  2. 基于稀疏成分分析的欠定盲源分离技术在风力发电机齿轮箱轴承故障特征提取中的应用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-03
    • 文件大小：641024
    • 提供者：weixin_38557980

  1. RFID系统欠定盲分离的汉明重分组防碰撞算法

  2. RFID系统欠定盲分离的汉明重分组防碰撞算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：643072
    • 提供者：weixin_38556189

  1. 基于稀疏源稀疏条件的欠定盲源分离

  2. 基于稀疏源稀疏条件的欠定盲源分离

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：333824
    • 提供者：weixin_38623442

  1. 利用空间时频分布对非稀疏源进行欠定盲分离

  2. 最近，已经提出了许多不确定的盲源分离（UBSS）方法，以从m（m = 3）个瞬时线性混合物中分离出2m-1个源。 理论分析和仿真结果表明了该算法的有效性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：889856
    • 提供者：weixin_38504170

  1. 基于帧时隙的欠定盲分离RFID防碰撞算法研究

  2. 基于帧时隙的欠定盲分离RFID防碰撞算法研究

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38675969

  1. 基于频域单源区间的具有延迟的欠定盲分离

  2. 本文研究如何分离具有延迟而无回波的混叠信号.提出了欠定情况(即感知器少于源信号)下具有时间延迟的信道估计算法,称为单源区间衰减和延迟恢复(AD-MRISSI)算法;它在理论上能无偏差地估计信道,在应用中能准确地估计延迟和精确地估计衰减.也提出了一个基于稀疏原则的源信号重建算法,能避免Bofill算法中的求解二阶锥规划问题.几个语音信号实验展示了其有效性和实用性.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-20
    • 文件大小：453632
    • 提供者：weixin_38695751

  1. 基于平面聚类算法的欠定混叠盲信号分离

  2. 基于平面聚类的方法,对具有3个观测信号的欠定盲分离问题进行了探讨,该方法不再要求源信号是充分稀疏的,即源信号在同一时刻不只有一个起主导作用.先通过转化将平面聚类化为法线聚类,然后通过寻找由法线聚类所确定的平面族之交线识别出混叠矩阵,为Georgiev(2005)提出的最新理论提供了相应分离算法的有效途径.仿真结果表明所给方法在估计混叠矩阵时的准确性以及源信号的良好恢复能力.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-20
    • 文件大小：374784
    • 提供者：weixin_38648037

  1. 基于K-均值聚类和势函数法的欠定盲分离

  2. K-均值聚类法能估计出观测信号聚类直线方向，利用主成分分析（PCA）提取主成分，可以提高直线估计的精准度和鲁棒性。在此思想的指导下，本文提出基于K-均值聚类的势函数法。势函数度量了聚类中心与所有观测点的距离，对势函数求导得到更新聚类中心的迭代公式，利用该公式对K-均值聚类法得到的聚类中心进行调整得到精估计。该算法计算量较小，能有效估计出混合矩阵。仿真实验验证了算法的有效性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38569651
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