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基于小波降噪和盲源分離算法的信號分離方法研究

發(fā)布時間:2019-03-30 22:57
【摘要】:針對含噪情況下的盲源分離問題,將小波降噪方法引入盲源分離模型之中,對兩種小波降噪與盲源分離算法結合的信號分離方法,即預降噪+盲源分離,以及預降噪+盲源分離+后降噪,從理論上進行了原理與特點分析,并通過數(shù)值仿真比較了不同信噪比情況下兩種方法對于混合信號的分離效果。仿真表明,采用小波降噪與盲源分離結合的信號分離方法,相比于單純采用盲源分離算法,能夠大大提高信號的分離效果;預降噪+盲源分離+后降噪的信號分離方法比采用預降噪+盲源分離的信號分離方法效果普遍提高。
[Abstract]:In order to solve the problem of blind source separation in the case of noise, wavelet de-noising method is introduced into the blind source separation model, and two signal separation methods combining wavelet de-noising and blind source separation algorithm, I. E., pre-denoising blind source separation, are introduced into the blind source separation model. And pre-de-noising blind source separation after de-noising, theoretically analyzed the principle and characteristics, and through numerical simulation to compare the different signal-to-noise ratio of the two methods for mixed signal separation effect. Simulation results show that the signal separation method based on wavelet de-noising and blind source separation can greatly improve the signal separation effect compared with the blind source separation algorithm. The signal separation method of blind source separation after pre-denoising is better than that of blind source separation method of pre-de-noising.
【作者單位】: 電子信息系統(tǒng)復雜電磁環(huán)境效應國家重點實驗室;
【基金】:國家自然科學基金(61372040) CEMEE國家重點實驗室開放課題(CEMEE2015Z0302B)
【分類號】:TN911.7

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號:2450568

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