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!
用了高斯白噪声加噪然后在处理是用MATLAB做的,先是录用语音然后分析在加噪分析,在处理分析
简要介绍了ICA的基本原理和快速算法,在分析地震信号和工频干扰特点的基础上,利用ICA技术来消除地震记录中的工频干扰,并与常规方法进行比较。研究结果表明ICA在有效消除工频干扰的同时,能够保护有效信号
基于独立分量分析的自然电位测井曲线工频干扰消除,杨斌红,田亚菲,在工频信号干扰下的自然电位测井曲线中,目前去除工频干扰的方法主要有数字陷波器、自适滤波器和小波阈值去噪等。本文在分析自然
针对矿用齿轮传动故障信号较弱,极易被其他振动信号所淹没,使得已有诊断方法在矿用齿轮故障诊断中的应用受到限制,难以提取出齿轮故障特征信息的问题。将约束独立分量分析(CICA)这一理论方法应用于矿用齿轮振
基于独立分量分析的说话人识别技术,邱作春,曾庆宁,独立分量分析方法是一种将线性混合信号进行分离,得到统计独立的源信号的技术,能用于提取组合语音的特征基函数。倒谱矢量符合ICA
快速分量分离算法,正弦波、矩形波、锯齿波三种混合信号进行分离
研究论文-基于频域去相关的语音信号分离
提出了一种新的两步法来实现欠定情形下语音信号的盲分离。第一步,采用一种重构观测信号采样点搜索法来估计混合矩阵;第二步,提出了一种伪提取矢量的概念,通过伪提取矢量来提取取值占优的源信号的采样值来恢复源信