本文選題：單通道盲源分離 + 獨立分量分析��； 參考：《計算機應(yīng)用研究》2017年10期

【摘要】：為了提高單通道盲源分離性能,首先由單路信號利用經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解得到一系列本征模函數(shù)分量組合成多路信號;其次針對存在模態(tài)混疊的本征模函數(shù)分量,提出利用信號周期性構(gòu)造其多路信號,并利用獨立分量分析消除模態(tài)混疊的有效方法;然后利用互相關(guān)性消除上述步驟所得到的多路信號中的虛假分量,并將剩余的分量信號與觀測信號構(gòu)成新的多路信號;最后利用Fast-ICA(fast-independent component analysis)算法分離得到源信號。仿真實驗表明該算法能夠有效分離源信號,分離性能優(yōu)于目前已有的基于經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解的單通道盲源分離算法。
[Abstract]:In order to improve the performance of single channel blind source separation, a series of Eigenmode function components are obtained by empirical mode decomposition, and then the eigenmode function components with mode aliasing are analyzed. This paper proposes an effective method to construct multichannel signals periodically and eliminate modal aliasing by independent component analysis (ICA), and then eliminate the false components of the multichannel signals obtained by the above steps by using mutual correlation. The residual component signal and the observed signal are used to form a new multichannel signal. Finally, the source signal is separated by Fast-ICA(fast-independent component analysis algorithm. The simulation results show that the proposed algorithm can effectively separate the source signal and the separation performance is better than the existing single channel blind source separation algorithm based on empirical mode decomposition (EMD).
【作者單位】： 杭州電子科技大學(xué)通信工程學(xué)院;
【分類號】：TN911.7

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本文編號：1882981