【摘 要】
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在通过传感器采集信源获得观测数据的过程中,估计信源的数量对源信号处理和观测数据分析起着非常重要的作用.为了确定稀疏信源的数量,本文提出了增强信号线性聚类特性的可视化估计方法.首先,利用短时傅里叶变换(STFT)把时域的观测信号变换成频域中的复频谱以增强观测数据的稀疏性;然后,建立一种角度余弦的相似性测度,以频谱实部分量与虚部分量之间的角度阈值来判别数据点所归属的信源;最后,把该角度阈值应用于单源点(SSP)检测中,剔除造成干扰的多源点(MSP)数据,凸显稀疏信源的线性聚类特性.实验结果表明,本文方法可以有
【机 构】
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广州商学院信息技术与工程学院 广州511363;湖南大学信息科学与工程学院 长沙410082;北京理工大学管理与经济学院 北京100081;广州商学院信息技术与工程学院 广州511363
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在通过传感器采集信源获得观测数据的过程中,估计信源的数量对源信号处理和观测数据分析起着非常重要的作用.为了确定稀疏信源的数量,本文提出了增强信号线性聚类特性的可视化估计方法.首先,利用短时傅里叶变换(STFT)把时域的观测信号变换成频域中的复频谱以增强观测数据的稀疏性;然后,建立一种角度余弦的相似性测度,以频谱实部分量与虚部分量之间的角度阈值来判别数据点所归属的信源;最后,把该角度阈值应用于单源点(SSP)检测中,剔除造成干扰的多源点(MSP)数据,凸显稀疏信源的线性聚类特性.实验结果表明,本文方法可以有效地增强数据的线性聚类特性,实现对信源数量直观地估计.
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