本文關(guān)鍵詞：小波去噪算法在含噪盲源分離中的應(yīng)用

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【摘要】：無噪模型下的盲源分離算法在信噪比較低的情況下并不適用。針對該情況一種解決方案就是先對含有高斯白噪聲的混合信號進(jìn)行去噪預(yù)處理,然后使用盲源分離算法進(jìn)行分離。為此,本文提出了一種適用于信噪比較低條件下的基于平移不變量的小波去噪算法。該算法首先使用高頻系數(shù)滑動(dòng)窗口法準(zhǔn)確估計(jì)含噪混合信號的噪聲方差,然后使用Bayesshrink閾值估計(jì)算法得到更加合理的閾值,最后在不降低去噪效果的同時(shí)縮小了平移不變量的范圍,減少了運(yùn)算量。實(shí)驗(yàn)仿真表明,在信噪比較低的情況下,與傳統(tǒng)小波去噪算法相比,該算法可以更加有效地去除噪聲,在很大程度上提升盲源分離算法的性能。
【作者單位】： 解放軍信息工程大學(xué)信息系統(tǒng)工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 小波閾值收縮算法 平移不變量 含噪盲源分離 貝葉斯收縮算法
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61401511)資助項(xiàng)目
【分類號】：TN911.4
【正文快照】： 引言盲源分離(Blind sources separation,BSS)是指在多個(gè)源的傳輸過程中,不知源信號和傳輸通道參數(shù)的情況下,僅根據(jù)輸入源信號的統(tǒng)計(jì)特性,由若干個(gè)觀測信號恢復(fù)出源信號的過程。由于無噪條件下的BSS估計(jì)問題本身已相當(dāng)困難[1],因此很多BSS算法的研究都是在不含噪聲的條件下進(jìn)

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