兰州理工大学学报
蘭州理工大學學報
란주리공대학학보
JOURNAL OF LANZHOU UNIVERSITY OF TECHNOLOGY
2012年
4期
80-84
,共5页
欠定盲信道估计%欠定盲源分离%K均值聚类%主成分分析%稀疏信号
欠定盲信道估計%欠定盲源分離%K均值聚類%主成分分析%稀疏信號
흠정맹신도고계%흠정맹원분리%K균치취류%주성분분석%희소신호
欠定盲信道估计是欠定盲源分离的关键组成部分,其估计精度直接影响到源信号的估计精度.基于充分稀疏假设,在K均值聚类的基础上,提出一种新的欠定盲信道估计算法——K均值与主成分分析方法(KM-PCA算法).该算法首先对观测数据进行K均值聚类,然后对聚类分析结果分别进行主成分分析,修正其聚类中心,从而提高混叠矩阵的估计精度.采用语音信号进行的仿真实验表明,KM-PCA算法简单有效,估计精度优于传统的欠定盲信道估计算法.
欠定盲信道估計是欠定盲源分離的關鍵組成部分,其估計精度直接影響到源信號的估計精度.基于充分稀疏假設,在K均值聚類的基礎上,提齣一種新的欠定盲信道估計算法——K均值與主成分分析方法(KM-PCA算法).該算法首先對觀測數據進行K均值聚類,然後對聚類分析結果分彆進行主成分分析,脩正其聚類中心,從而提高混疊矩陣的估計精度.採用語音信號進行的倣真實驗錶明,KM-PCA算法簡單有效,估計精度優于傳統的欠定盲信道估計算法.
흠정맹신도고계시흠정맹원분리적관건조성부분,기고계정도직접영향도원신호적고계정도.기우충분희소가설,재K균치취류적기출상,제출일충신적흠정맹신도고계산법——K균치여주성분분석방법(KM-PCA산법).해산법수선대관측수거진행K균치취류,연후대취류분석결과분별진행주성분분석,수정기취류중심,종이제고혼첩구진적고계정도.채용어음신호진행적방진실험표명,KM-PCA산법간단유효,고계정도우우전통적흠정맹신도고계산법.
