本文選題：欠定盲源信號分離 + 分層交替最小二乘��； 參考：《電子學(xué)報(bào)》2014年05期

【摘要】：針對瞬時(shí)欠定盲源信號分離問題,提出一種四階累積張量分解算法.首先構(gòu)建觀察信號四階累積協(xié)方差,依據(jù)源信號具有相互獨(dú)立且均值為零的性質(zhì),對累積協(xié)方差化簡并擴(kuò)展到張量域,得到四階累積張量.采用分層交替最小二乘算法對四階累積張量進(jìn)行非負(fù)庫克分解,求得非負(fù)庫克模型的參數(shù),同時(shí)獲得非負(fù)混合矩陣并求其偽逆,最終估計(jì)出源信號.選用真實(shí)的語音信號和生物信號進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明該方法提高了源信號和非負(fù)混合矩陣的估計(jì)性能.
[Abstract]:A fourth-order cumulative Zhang Liang decomposition algorithm is proposed to solve the problem of instantaneous underdetermined blind source signal separation. First, the fourth order cumulative covariance of the observed signal is constructed. According to the property that the source signal is independent and the mean value is zero, the cumulative covariance is simplified and extended to the tensor region, and the fourth order cumulative Zhang Liang is obtained. The fourth order cumulative Zhang Liang is decomposed by using the hierarchical alternating least squares algorithm, and the parameters of the non-negative Cook model are obtained. At the same time, the non-negative mixed matrix is obtained and its pseudo inverse is obtained. Finally, the source signal is estimated. The real speech signal and biological signal are used in the simulation experiment. The results show that the proposed method improves the estimation performance of the source signal and the non-negative mixed matrix.
【作者單位】： 大連理工大學(xué)電子信息與電氣工程學(xué)部;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(No.61374154,No.61074096) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)(No.DUT13JB08)
【分類號】：TN911.7

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：2023634