盲信号分离图像处理论文中文5

盲源分离综述，对入手盲源分离和了解盲源分离的发展动向有很大的帮助

盲源分离（BSS:BlindSourceSeparation），又称为盲信号分离，是指在信号的理论模型和源信号无法精确获知的情况下，如何从混迭信号（观测信号）中分离出各源信号的过程。盲源分离和盲辨识是

能够很好地实现混合信号的盲源分离，输入不同的信号都能分离出来！

文中分别采用经验模态分解(EMD),变分模态分解(VMD)两种预处理方法,使单通道观测信号由欠定信号转为正定或超定从而解决其“非欠定”限制,并对此两种预处理方法进行仿真实验对比验证,研究表明,不同的预

在软输出逐幸存路径处理(SOVA-PSP)算法的基础上,提出了基于CHASE译码思想的载波成对复用多址(PCMA)信号的盲分离算法。该算法对SOVA-PSP软输出的结果进行可靠性排序,对于排序中可靠性

盲信号分离是当前国际信号处理领域的研究热点,作为一种病态混叠情况,单通道盲信号分离是其刚刚兴起的一个重要研究方向,有着广泛的应用前景。首先阐述了单通道盲信号分离的数学模型、可分离性分析和分离效果评价指

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这是关于单通道盲信号分离的综述性文章，新手可以看看，有很好的指导意义。并且其中提到的文献很有必要学习钻研。

基于自然梯度算法，对盲信号分离进行了仿真。程序中采用了变步长的方法。

Blind separation of audio signals based on FAST-ICA