Blind separation of audio signals based on FAST-ICA
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盲信号分离图像处理论文中文、盲信号分离技术及其应用研究2003硕盲信号分离算法比较与研究2006硕盲信号分离算法的研究2005博盲信号分离算法研究2009硕盲信号分离算法研究(1)2009硕盲源分离技
盲源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盲信号处理的两大类型。盲源分离的目的是求得源信号的最佳估计,盲辨识的目的是
简要介绍了果蝇优化算法的基本理论,针对FastICA等算法的稳定性和收敛性不够,而粒子群优化的盲分离运算速度慢的问题,将改进的果蝇优化算法应用到盲源分离研究中,提出了一种基于改进的果蝇优化的盲源分离算
针对同频调制多路线性混合信号的单通道盲分离,根据自适应跟踪信道参数和逐幸存路径处理原理的思想,在基于LMS跟踪的M-PSP算法框架下,提出了一种能减小计算复杂度的RLS-RPSP算法。该算法利用多路R
类中心分类法是非常有效的分类算法。但由于向量空间产生空间扭曲,导致类中心分类法处理某些界限不明显的类别精确度不高。对此引入仿射几何和力的正交分解的方法,提出基于仿射几何和力的正交分解模型的类中心分类法
基于二阶统计量的语音信号时域卷积盲分离算法张华①冯大政①庞继勇②①(西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室西安710071)②(上海贝尔股份有限公司研究与创新中心上海201206)
实现若干个函数输入混合后盲信号分离的fastica算法应用
利用语音信号的短时平稳特性,本文提出了一种WVA分布与联合对角化的盲分离方法,该方法采用新的联合差分相关矩阵白化算法去除有色噪声影响,估计出源语音信号,实现对混叠信号的盲分离。通过仿真实验,结果表明,
