【摘 要】
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该文将一般的噪声独立成分分离算法扩展到多类型噪声混合环境。为了识别观测数据中的多类型噪声成份,利用基于S估计原理的非多项式函数,对观测数据进行投影分析,给出脉冲噪声
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该文将一般的噪声独立成分分离算法扩展到多类型噪声混合环境。为了识别观测数据中的多类型噪声成份,利用基于S估计原理的非多项式函数,对观测数据进行投影分析,给出脉冲噪声阈值估计及噪声去除和重构信号方法。此外,结合独立噪声分析算法,提出了一种针对多类型噪声的快速独立成份分离算法。该算法解决了传统噪声ICA在多类型噪声环境,特别是脉冲噪声时的失效性问题,极大地提高了噪声ICA算法的分离性能。仿真分析验证了该方法的有效性。
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