论文研究基于子空间投影的欠定盲源分离源信号恢复改进算法 .pdf

提出了基于UWT（非抽样小波变换）去噪与FastICA（快速独立分量分析）算法相结合的含噪盲源分离方法，采用先去噪后分离的方式实现了在加性高斯噪声环境下混合图像的盲分离。仿真结果表明，该方法能很好地从

针对语音卷积盲源分离频域法排列顺序不确定性问题，提出一种多频段能量排序算法。通过对混合信号的短时傅里叶变换（STFT），在频域上各个频点建立一个瞬时混合模型进行独立分量分析，之后结合能量相关排序法和波

盲源信号分离是一种功能强大的信号处理方法,在生物医学信号处理、阵列信号处理、语音识别、图像处理及移动通信等领域得到了广泛的应用。简要介绍了盲源分离的数学模型、可实现性、可解的假设条件及算法,综述了盲源

这个源程序超好用，而且非常实用，体现了盲源分离算法的优越性。也可以再次基础上进行改进，达到很好的效果。

盲源分离扩展联合对角化算法FUNCTION函数中有具体说明

基于ICA的单通道盲源分离算法，程序代码方便读者理解，里面包含了相关数据源和程序包

HandbookofBlindSourceSeparationIndependentComponentAnalysisandApplications，很经典的盲源分离国外原版教材

1、对观测数据进行中心化,; 2、使它的均值为0,对数据进行白化—>Z; 3、选择需要估计的分量的个数m,设置迭代次数p

频域卷积混合盲源分离,可作为实验平台使用。包括短时傅里叶变换及逆变换,复数ICA,解决排列歧义性的算法,算法性能评价等内容。

关于稀疏分解的盲源分离程序，有相应的文章可相对照