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盲源分离的目的在于只利用观测数据把被瞬时线性混合的源信号恢复出来.本文讨论的是一种在服从α-稳定的噪声中的非平稳源盲分离方法,我们首先用一个经验门限值对观测数据进行预处理,充分利用源信号的非平稳性和时间相关特性,对加权后的观测数据用滑窗的方法得到不同的时延相关矩阵,然后利用多个特征矩阵的近似联合对角化方法来估计源信号和混合矩阵.这种方法适用于特征指数α趋于1的情况,仿真结果说明该方法具有良好的性能.