【摘 要】
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针对强噪声背景下线性调频混叠信号,提出了一种结合分数阶傅里叶变换的盲源分离算法,能够有效提升强噪声背景下的信号提取性能。首先将混叠信号转换到分数阶傅里叶域并估计噪
【基金项目】
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国家自然科学基金,项目编号：61601491
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针对强噪声背景下线性调频混叠信号,提出了一种结合分数阶傅里叶变换的盲源分离算法,能够有效提升强噪声背景下的信号提取性能。首先将混叠信号转换到分数阶傅里叶域并估计噪声功率谱,然后在最优阶域下对混叠信号使用谱减法,最后采用快速独立分量分析算法对混叠信号进行盲分离并平滑滤波。仿真结果表明所提算法有效提升了强噪声背景下线性调频信号的盲分离性能,对比2种算法的分离波形以及信号均方误差,该算法的分离效果较独立分量分析算法有明显改善。
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