【摘要】：為了提高盲源分離的分離性能,提出了基于隨機抽樣一致(RANSAC)的稀疏分量分析方法。首先,如果時域源信號不稀疏,則先對混合信號按要求進行短時傅里葉變換、小波變換或非下采樣輪廓波變換等線性變換,使其在相應(yīng)的變換域稀疏化;其次,利用RANSAC算法以序貫的方式估計出混合矩陣的列向量;最后,利用最短路徑法等源估計算法估計出源信號,實現(xiàn)盲源分離。理論分析和實驗均表明,此算法不僅可以有效地估計出混合矩陣,而且對稀疏度要求適當降低的信號也有較好的分離效果。
[Abstract]:In order to improve the separation performance of blind source separation, a sparse component analysis method based on random sampling consistent (RANSAC) is proposed. First, if the time-domain source signal is not sparse, the mixed signal is transformed into linear transform such as short-time Fourier transform, wavelet transform or non-down-sampling profile transform according to the requirements, so that it is sparse in the corresponding transformation domain. secondly, the column vector of the mixed matrix is estimated sequentially by using RANSAC algorithm; finally, the source signal is estimated by the shortest path method, and the blind source separation is realized. Theoretical analysis and experiments show that the algorithm can not only effectively estimate the mixed matrix, but also has a good separation effect on the signals whose sparsity needs to be properly reduced.
【作者單位】： 南京航空航天大學(xué)電子信息工程學(xué)院;南京航空航天大學(xué)無人機研究院;
【分類號】：TN911.7

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：2520722