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
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盲信号提取主要研究如何把源信号逐个从观察信号中提取出来。以矩阵理论为基础,推证了在病态条件下逐个从观察信号中提取出主要源信号的可行性,并对给出的BSE学习算法,在病态条件下进行分析仿真。
基于ICA的非合作通信信号盲分离方法研究,王翔,黄知涛,盲源分离是最近十几年发展起来的研究热点,本文总结了基于ICA的盲源分离方法在非合作通信领域的应用现状,重点分析了存在阵列误差
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研究了基于遗传算法和支持向量机的供应链绩效评价问题。将供应链绩效评价问题用遗传算法进行特征选择并同时对支持向量机参数进行了优化。研究表明该方法能提取出影响供应链绩效的重要属性,减小供应链评价模型的复杂
对时变性强的非平稳汉语语音信号,建议采用变时-频复子波分析方法提取汉语语音信号的幅度谱、相位谱、基音周期及共振峰信息。选择有n阶消失矩及良好的时频局域化特性的复高斯子波提取汉语语音信号的幅度谱和相位谱
为了弥补传统K-means聚类算法在K值确定和初始中心选择难等方面的不足,基于“合并与分裂”思想,提出一种改进的K-means聚类算法。将数据独立程度概念引入实验数据子集构造理论中,利用独立程度评价属
提出一种数字图像分存方法,首先构造可逆矩阵,并通过矩阵运算直接将秘密图像分解成几幅等大小的置乱加密图像,然后分别将它们伪装在几幅经过放大且有意义的载体图像中,实现了图像分存,文中将置乱加密、信息隐藏、