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  1. 确定信号的盲分离

  2. 确定信号的盲分离 武汉理工大学 信息处理

  3. 所属分类：项目管理

    • 发布日期：2012-06-25
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：fhxyzzl

  1. 带约束的卷积语音信号频域盲分离方法

  2. 卷积语音信号频域盲分离方法，在频域利用ICA进行分离时，不同频点上分解出的源信号的次序不确定，需要用后处理方法确定源的对应关系。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-05-05
    • 文件大小：319488
    • 提供者：u010579109

  1. 盲源分离信号的源数估计

  2. 传统的机械源分离方法往往事先假设源信号的个数已知, 否则无法进行机械源信号分离。然而, 在实际中 源信号 的个数往往是是未知的。针对此不足, 结合变分贝叶斯独立变 量分析和自相关测定, 提出一种机械源 数的最佳估 计 方法 , 它是通过比较不同模型的信度来 确定出 信源的个数。

  3. 所属分类：软件测试

    • 发布日期：2014-03-28
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：u012201568

  1. 高阶累积量在欠定盲源分离中信源数目估计的应用

  2. 0引言 　　盲源信号分离(Blind Source Separation，BSS)是指从观测到的多源混合信号中分离并恢复出相对独立的源信号过程。因为对源信号及混合过程知之甚少，无法直接观测得到混合信号中的有用信息，只有通过盲信号处理手段将它们从混合信号中分离出来，才能实现对所需信号的提取。由于该技术具有在相对宽松的条件实现有用信号的恢复等能力，使之在信号处理领域受到越来越多的关注，并已广泛应用于通信、语音处理、地震勘探、生物医学、图像处理、雷达以及经济数据分析等领域。 　　通常的盲源分离算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-11-08
    • 文件大小：203776
    • 提供者：weixin_38667849

  1. 飞机涡扇发动机振动源信号数目的确定及盲分离

  2. 目前使用的大多数盲源分离方法都依赖于观测传感器数量等于信号源数目这样一个基本假设。本文主要针对传感器数量大于源信号数量情况，对涡扇发动机振动信号盲源分离问题进行研究，先后采用三种算法进行试验，结果证明了奇异值降维方法和基于四阶累积量的源数估计方法的可行性和可靠性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：165888
    • 提供者：weixin_38666785

  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WSN和盲源分离的多目标识别方法研究

  2. 针对利用无线传感器网络进行多目标检测识别中存在的信号混叠问题，提出一种可以确定目标个数的盲源分离算法对混叠信号进行分离，得到准确的源信号。该算法以多路混合观测信号为研究对象，提出采用基于特征值方法确定多路混合信号中独立信源的个数，运用基于非负矩阵分解的盲源分离算法得到分离信号。实验结果表明，本文所提算法能够确定目标个数、得到正确的分离信号，可用于解决多目标检测识别中的信号混叠问题。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38739837