【摘要】：為解決欠定盲源分離中混合矩陣估計(jì)問(wèn)題,提出了一種基于密度的空間聚類與霍夫變換相結(jié)合的混合矩陣估計(jì)算法。該算法首先通過(guò)基于相角的單源時(shí)頻點(diǎn)處理增強(qiáng)信號(hào)的稀疏性,然后針對(duì)K-means算法需預(yù)先設(shè)置聚類個(gè)數(shù)的問(wèn)題,采用基于密度的空間聚類算法對(duì)單源點(diǎn)進(jìn)行自動(dòng)分類以估計(jì)源信號(hào)個(gè)數(shù),進(jìn)而估計(jì)得到混合矩陣。為提高估計(jì)混合矩陣的精度,采用霍夫變換方法修正聚類中心�；诿芏鹊目臻g聚類算法的運(yùn)用也克服了霍夫變換峰值簇?fù)韱?wèn)題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于密度的空間聚類與霍夫交換相結(jié)合的方法能在源信號(hào)數(shù)量未知情況下準(zhǔn)確估計(jì)混合矩陣,且估計(jì)精度高于K-means算法和基于密度的空間聚類算法。
【圖文】：

椋嘌圓街?中所得每一類數(shù)據(jù)，分 分析s使用的仿真軟件為MATLABR2010a，采用的別利用式(14)、（15)進(jìn)行霍夫變換,■?戲局部極大 源信號(hào)為文獻(xiàn)[:1]中的FourVoiojs.語(yǔ)音彳尓號(hào)，采樣值中最大值的坐標(biāo)參數(shù)，，代入式（14)得直線向量 頻率為8kHz，將源信每中的4路信號(hào)混合為3路觀(即混合矩陣列向量〕，從而可得修正的混合矩陣4 測(cè)信號(hào),即m=3,?=4,隨機(jī)選擇混合矩陣4為??.估計(jì)值& 「0.71100.2883-0.67120.4539"A=0.17730.94210.64800.39563實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析 Lo.68170.17400.35800.7990-混合所得的3路觀測(cè)信號(hào)如圖2所示&3.1算法性能評(píng)價(jià)準(zhǔn)則 為了評(píng)價(jià)本文尊.法的估計(jì)精度利用歸一化均 暴？丨

本文編號(hào)：2571222