频率域盲信号分离理论

设备状态信号的处理是状态监测及故障诊断的基础。在实际运行环境中,信号检测传感器采集的机械振动信号必然包含设备各个部件的信号以及周围环境的强烈干扰。传统的振动信号处理方法抗扰去噪效果并不理想。盲源分离技

摘要:针对突发GMSK混合信号的单通道盲分离问题,提出了一种基于逐幸存路径处理(PSP)的抗频偏盲分离算法。该算法通过在盲分离过程中对信道变化和频偏引起的相位变化分别进行跟踪,能大大提升算法对残余频偏

中语音信号盲分离的最新程序代码,所谓的盲信号分离就是在混合过程和被混合源信号均未知的情况下,根据少量的先验信息,从观测值中恢复或估计出源信号。这一先验信息通常就是盲信号分离中的基本假设条件—源信号是统

文利用盲源分离理论，提出一种小波域的多重音频水印方法。为了解决多水印嵌入过程中经常需要考虑 的嵌入顺序问题，同时增强水印方法的安全性，本文将两路水印信号与一路等长的混沌序列进行混合，得到嵌入水 印信号

用于海上拖缆采集地震信号鬼波压制,涵盖了主流论文中不同域的鬼波压制算法,包括基于峭度因子最大化的频率域鬼波压制方法、基于最小二乘反演的拉东域鬼波压制方法

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。

本文利用了独立变量分析的算法，用 matlab实现了语音信号的盲分离。这在语音识别，以及未来机器人智能化上起着至关重要的作用

非负矩阵分解(Nonnegative Matrix Factor)，简称NMF，是由Lee和Seung于1999年在自然杂志上提出的一种矩阵分解方法 [1] ，它使分解后的所有分量均为非负值(要求纯加

采用16进制信号利用bussgang类的著名的恒模算法（CMA）分离出源信号效果比较好