【摘 要】
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为了使问题有解,传统的独立分量分析算法对问题的条件有许多严格的限制,其中包括观测信号的个数不能小于源信号的个数等.在降噪等实际应用中,观测信号的个数可能无法满足这一
【机 构】
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信息工程大学信息科学系,信息工程大学信息科学系
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为了使问题有解,传统的独立分量分析算法对问题的条件有许多严格的限制,其中包括观测信号的个数不能小于源信号的个数等.在降噪等实际应用中,观测信号的个数可能无法满足这一条件,为了能够利用独立分量分析分离加性噪声,需要人工构造混合信号.基于周期性干扰表现的整体周期性,提出了一种构造混合信号的新算法.利用构造的混合信号进行独立分量分析,可以有效地消除周期性干扰,使目标信号的信噪比显著提高.即使在信噪比很低,目标信号几近被"淹没"的情况下,仍然能够较好地将其分离出来.该方法具有算法简单、运算速度
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