本文關(guān)鍵詞：基于高階累積量帶噪盲源分離算法，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：針對(duì)非高斯有色噪聲瞬時(shí)混合盲信號(hào)分離問(wèn)題,采用了一種基于特殊定義的四階累積量和SVD-TLS方法對(duì)噪聲的模型參數(shù)進(jìn)行估計(jì),得到去噪的觀測(cè)信號(hào),進(jìn)而以信號(hào)的四階累積量為目標(biāo)函數(shù),運(yùn)用粒子群算法對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化,以實(shí)現(xiàn)對(duì)混合信號(hào)的分離。仿真實(shí)驗(yàn)證明了算法可以有效進(jìn)行帶噪瞬時(shí)混合信號(hào)的盲分離。
【作者單位】： 長(zhǎng)春工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 盲源分離 瞬時(shí)混合 四階累積量 去噪分離 粒子群優(yōu)化
【基金】：吉林省科技廳基金資助項(xiàng)目(20140204037GX) 吉林省教育廳“十二五”計(jì)劃基金項(xiàng)目(2013136)
【分類(lèi)號(hào)】：TN911.7
【正文快照】： 0引言盲信號(hào)分離理論近年來(lái)在信號(hào)處理領(lǐng)域中得到了廣泛的應(yīng)用,比如通信系統(tǒng)、語(yǔ)音增強(qiáng)、醫(yī)學(xué)成像、機(jī)械故障診斷等領(lǐng)域[1-4],吸引了越來(lái)越多的學(xué)者對(duì)其進(jìn)行研究。盲源分離(Blind SourceSeparation,BSS)其核心思想是,在傳輸信道特性未知或僅有少量先驗(yàn)知識(shí)的情況下,輸入源信號(hào)

【相似文獻(xiàn)】

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  本文關(guān)鍵詞：基于高階累積量帶噪盲源分離算法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：421318