發(fā)布時(shí)間：2019-07-29 19:55

【摘要】：為了提高盲源分離的分離性能,提出了基于隨機(jī)抽樣一致(RANSAC)的稀疏分量分析方法。首先,如果時(shí)域源信號(hào)不稀疏,則先對(duì)混合信號(hào)按要求進(jìn)行短時(shí)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(jì)出混合矩陣的列向量;最后,利用最短路徑法等源估計(jì)算法估計(jì)出源信號(hào),實(shí)現(xiàn)盲源分離。理論分析和實(shí)驗(yàn)均表明,此算法不僅可以有效地估計(jì)出混合矩陣,而且對(duì)稀疏度要求適當(dāng)降低的信號(hào)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(wú)人機(jī)研究院;
【分類號(hào)】：TN911.7

【參考文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2520722