稀疏分量分析相关论文
信息技术的快速发展,促进了各类电子信息系统的广泛应用,也导致了电磁环境日趋复杂。复杂的电磁环境使得电磁信号在传输过程中极易......
K均值聚类法能估计出观测信号聚类直线方向,利用主成分分析提取主成分可以提高直线估计精准度和鲁棒性.在此思想的指导下,本文提出......
盲源分离(Blind Source Separation,BSS)(独立分量分析(IndependentComponent Analysis,ICA))是信号处理学界的研究热点之一。稀疏......
语音信号处理技术的相关应用越来越广泛,许多新的产品对信号处理的结果要求日益增高。盲声源分离算法在语音信号的提取和识别过程......
盲源分离(Blind Source Separation,BSS)是一种从未知混合信号中分离源信号的盲信号处理关键技术,广泛应用于语音处理、图像处理、......
振动传感器接收的信号往往包含不同部件的振动信号和环境噪声,为了从少量振动传感器的接收信号中识别信号源数和各频率分量,提出了......
机械设备经常在温度较高、载荷较大等工况条件比较复杂的环境下运行,其核心部件难免发生故障,而实际情况中,故障源往往不是单一的......
盲源分离技术是指在源信号以及传输信道未知的情况下,仅根据混合后的信号分离出源信号的技术。在实际生活中,往往都是源信号的数目......
盲信号分离(BSS)是指从若干观测到的混合信号中恢复出无法直接观测的各个原始信号的过程。正因为它在语音识别、无线通信以及生物......
信号的盲分离(Blind Source Separation,BSS),是指在不知源信号和传输信道参数的情况下,根据输入源信号的统计特性,仅由观测信号恢......
在统计分析、信号处理等领域，一个普遍关心和感兴趣的问题是如何借助某种适当的变换，找到源信号的一个恰当的表示。盲源分离已成功地......
盲源分离(Blind Source Separation，BSS)是二十世纪九十年代后期在数字信号处理领域中发展起来的一种信号处理技术。盲分离问题是指......
盲信号分离(BSS)是现代信号处理领域中一个新兴的研究方向,其主要任务是在源信号和混合方式均未知的情况下,仅由观测的混合信号恢......
盲信号分离(BSS)是指在源信号和传输通道的参数未知的情况下,仅根据观察信号来恢复出无法直接观测的各个原始信号的过程。盲信号分......
为了提高盲源分离的分离性能,提出了基于随机抽样一致(RANSAC)的稀疏分量分析方法。首先,如果时域源信号不稀疏,则先对混合信号按......
针对欠定时的盲信号分离，提出了局部充分稀疏条件下估计混叠矩阵A的新算法．该算法不要求源信号所有采样时刻都充分稀疏，先通过搜索，把......
针对超宽带通信信号,提出了一种新的二阶段欠定盲源分离方法：阶梯图-最小角度法。在第一阶段即混叠矩阵估计阶段,提出用阶梯图对均......
基于两路人体心声信号的专用检测平台,提出了一种针对双声道心音信号的欠定盲分离方法。首先对数据点进行频域聚类计算,利用观测信......
伴随着国内外对盲源分离问题研究的日益深入,在独立分量分析等经典算法之外逐步发展出了许多新的算法。稀疏分量分析就是其中有效......
分析了解决欠定盲源分离问题的稀疏分量分析方法，通过聚类算法得到混合矩阵的估计，通过优化算法恢复源信号。总结了各种实现“零类”......
提出一种快速的稀疏信号重构算法,通过定义一个连续可微函数近似l0范数,采用最小化l0范数的方法实现对稀疏源信号的估计。该算法的......
针对欠定情况下传统盲源分离（blind source separation,简称BSS）算法无法有效识别结构模态参数的问题,研究了一种不受传感器数量限制......
分析了解决欠定盲源分离问题的稀疏分量分析方法。首先讨论了数据矩阵稀疏表示（分解）的方法，其次重点讨论了基于稀疏因式分解方法的盲......
研究了基于两步法的欠定语音信号盲分离。针对混合信号散点图在原点中心混叠程度过高的缺点，提出了弭灭圆K均值聚类算法，提高了混叠......
针对强噪声环境中有用信号提取的难题，提出了基于广义形态分量分析的降噪方法。通过引入虚拟观测信号，将一维观测信号扩展为多维虚拟......
针对初始故障信号不稀疏难于判断的问题,在非负Tucker 3分解（NTD）的基础上,提出了一种基于NTD的稀疏分量分析（SCA）处理二次特征信号的......
K-均值聚类法能估计出观测信号聚类直线方向,利用主成分分析(PCA)提取主成分,可以提高直线估计的精准度和鲁棒性。在此思想的指导......
提出了基于霍夫变换直线检测的稀疏盲分离算法,直接利用信号数据,提取其在空间分布的直线方向,消除了初始化的随机性,降低了对信号......
盲源分离自提出以来一直备受信号领域的研究学者关注,成为解决源信号未知、传输信道未知情况下信号处理的首要选择,并广泛应用于语......
针对源信号个数未知情况下的欠定稀疏分量分析模型，提出一种具有自动聚类检测功能的混叠矩阵估计算法。提出实现源信号个数的判定的......
提出了一种基于两步法的欠定盲源分离新算法。在混合矩阵估计阶段,采用基于势函数的聚类方法,在源信号恢复阶段,提出一种快速的稀......
变速跳频信号高跳速和跳速多变的特性使源信号分离难度加大,采用传统基于稀疏分量分析的欠定盲源分离算法无法得到高精度恢复信号......
在源信号在非充分稀疏条件下,提出了一种改进的两步法欠定盲源分离算法.与现有的大多数稀疏分量分析算法法都是假设源信号是充分稀......
针对欠定混合盲辨识的问题，提出了一种广义生成函数张量分解的欠定混合盲辨识算法．该算法不再约束源信号具有稀疏特性．首先将观测信号......
在图像盲源分离应用中,传统独立分量分析（ICA）方法直接使用图像混合源作为输入求得解混矩阵,没有利用图像在变换域的稀疏特性,无法获......
盲源分离是上世纪80年代初在信号处理领域诞生的备受学术界关注的新生学科,在许多新兴领域都有着重要的应用。盲分离按照其混叠方......
在电磁环境及电磁干扰测试过程中,由于源信号数目未知且常因测试资源有限导致接收信号数目较少,使得接收信号数小于源信号数的情况......
稀疏分量分析(SCA)是近期在独立分量分析(ICA)基础上发展起来的一种有效的盲信号处理技术，在无线通信、声纳、语音处理、图像处理和......
主要研究欠定盲源分离中的混合矩阵估计问题。提出了一种改进的欠定混合矩阵估计算法,首先采用短时傅里叶变换得到混合信号的时频......
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随着跳频通信系统性能的不断提升,跳频侦察工作面临着更加严峻的考验。传统信号处理方式无法适应跳频信号载频时变特性,因而迫切需......
盲分离是当前信号处理领域的热门技术,它充分利用信号独立、稀疏等特性,仅根据观测数据就可以恢复出源信号。近年来,一些研究者将......
ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清......
针对现有欠定变速跳频信号盲分离算法需已知信源数目及算法复杂度高的问题,提出一种基于稀疏分量分析(sparse component analysis,......
盲源分离是二十世纪末期迅速发展起来的一种功能强大的信号处理方法,盲源分离作为人工神经网络、统计信号处理、信息论和计算机相......
盲源分离是当前信号处理的一个受关注的研究方向,其可以在不需要知道源信号和信道的条件下有效地对源信号进行估计,使得其在通信、......
