【摘 要】
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针对加性高斯白噪声AWGN环境下盲源分离算法的性能随信噪比降低而大幅下降的难点问题，借助于经验模态分解和小波变换2种时频分析方法，并对其消噪性能进行优势互补，采用“粗消噪-
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针对加性高斯白噪声AWGN环境下盲源分离算法的性能随信噪比降低而大幅下降的难点问题，借助于经验模态分解和小波变换2种时频分析方法，并对其消噪性能进行优势互补，采用“粗消噪-细消噪”的两步化思想，提出一种应用于盲源分离的时频联合两步消噪预处理方案．仿真试验与其他算法进行对比，证明了新的噪声预处理方案可以更有效地降低观测信号中的加性噪声，使盲源分离算法工作在更宽的信噪比范围内提高算法的鲁棒性，并说明了算法对通信信号具有数据延拓的必要性．
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