【摘 要】
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针对现有盲源分离算法在单一传感器条件下分类精度不足的问题,首先提出了一种K-DPC聚类新型欠定盲源分离算法,得到了混合噪声信号中的各声源信号分量,构建了独立声源信号库;
【机 构】
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华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室,华北电力大学河北省输变电设备安全防御重点实验室,中国电力科学研究院有限公司
【基金项目】
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国家电网有限公司总部科技项目(GYB17201900166).
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针对现有盲源分离算法在单一传感器条件下分类精度不足的问题,首先提出了一种K-DPC聚类新型欠定盲源分离算法,得到了混合噪声信号中的各声源信号分量,构建了独立声源信号库;借助k-UBSS算法中的混合估计矩阵,提出了一种利用独立声源信号库获得大量混合时频谱图的方法,最后分别通过VGGNet-16和ResNet-50模型进行训练,实现了混合声音信号的分类。对比测试结果表明:k-UBSS算法的偏角差均小于2,归一化均方误差达-38.372,较现有K-means和DPC算法的精度有很高提升,VGGNet-16和Re
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