【摘要】：卷積混合信號(hào)盲源分離可以在頻域得到有效解決,但頻域盲源分離必須解決排序問題.本文研究了頻點(diǎn)距離和各頻點(diǎn)分離質(zhì)量對(duì)基于相鄰頻點(diǎn)幅度相關(guān)性的排序算法的影響,提出了改進(jìn)的頻域盲源分離排序算法.改進(jìn)算法通過影響因子來控制頻點(diǎn)距離和各頻點(diǎn)分離質(zhì)量對(duì)排序的影響,距離小且分離質(zhì)量好的頻點(diǎn)設(shè)置較大影響因子,距離大或分離質(zhì)量不好的頻點(diǎn)則設(shè)置較小影響因子.文中詳細(xì)討論了影響因子的設(shè)定函數(shù).最后對(duì)瞬時(shí)混合信號(hào)、卷積混合信號(hào)、實(shí)際房間采集信號(hào)分別進(jìn)行盲源分離實(shí)驗(yàn).實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明了本文算法的有效性.
[Abstract]:Blind source separation of convolution mixed signals can be effectively solved in frequency domain, but blind source separation in frequency domain must solve the scheduling problem. In this paper, the influence of frequency point distance and the separation quality of each frequency point on the sorting algorithm based on the amplitude correlation of adjacent frequency points is studied, and an improved blind source separation sorting algorithm in frequency domain is proposed. The improved algorithm controls the influence of the distance of frequency points and the separation quality of each frequency point on the ranking by influencing factors. The frequency points with small distance and good separation quality have a greater influence factor, while the frequency points with large distance or poor separation quality have a smaller influence factor. In this paper, the setting function of the influence factor is discussed in detail. Finally, blind source separation experiments are carried out for instantaneous mixed signal, convolution mixed signal and actual room acquisition signal. The experimental results show the effectiveness of the proposed algorithm.
【作者單位】： 湖南大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院;合肥工業(yè)大學(xué)電氣與自動(dòng)化工程學(xué)院;中國電子科技集團(tuán)公司第41研究所電子測(cè)試技術(shù)國防科技重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國家杰出青年科學(xué)基金(No.50925727) 國家自然科學(xué)基金(No.60876022,No.61102039,No.51107034) 湖南省科技計(jì)劃(No.2011J4,No.2011JK2023) 湖南省自然科學(xué)基金(No.12JA004) 國防計(jì)劃項(xiàng)目(No.C1120110004,No.7200211DZ512) 教育部科學(xué)技術(shù)研究重大項(xiàng)目(No.313018) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)計(jì)劃
【分類號(hào)】：TN911.7

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2514235