【摘 要】
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为解决欠定盲源分离中混合矩阵估计问题，提出了一种基于密度的空间聚类与霍夫变换相结合的混合矩阵估计算法。该算法首先通过基于相角的单源时频点处理增强信号的稀疏性，然后针
【机 构】
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燕山大学信息科学与工程学院,河北省测试计量技术及仪器重点实验室燕山大学
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为解决欠定盲源分离中混合矩阵估计问题，提出了一种基于密度的空间聚类与霍夫变换相结合的混合矩阵估计算法。该算法首先通过基于相角的单源时频点处理增强信号的稀疏性，然后针对K—means算法需预先设置聚类个数的问题，采用基于密度的空间聚类算法对单源点进行自动分类以估计源信号个数，进而估计得到混合矩阵。为提高估计混合矩阵的精度，采用霍夫变换方法修正聚类中心。基于密度的空间聚类算法的运用也克服了霍夫变换峰值簇拥问题。实验结果表明，基于密度的空间聚类与霍夫交换相结合的方法能在源信号数量未知情况下准确估计混合矩阵，且估
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