数据采集与处理
數據採集與處理
수거채집여처리
JOURNAL OF DATA ACQUISITION & PROCESSING
2013年
3期
261-266
,共6页
水声通信%新型混合模型%混合神经网络%短时傅里叶变换
水聲通信%新型混閤模型%混閤神經網絡%短時傅裏葉變換
수성통신%신형혼합모형%혼합신경망락%단시부리협변환
underwater acoustic communication%new mix model%multineural network%short-time Fourier transform
为克服传统盲源分离算法分离效果差、计算量大且输出信号尺度模糊的缺点,提出了一种新型频域快速盲源分离算法.该算法在分析时域水声信号混合模型的基础上,构建新型频域混合模型,采用混合神经网络计算某一频率的分离矩阵,以此来估计全局分离矩阵.新算法较好地克服了尺度模糊问题,极大地减小了计算量,增加了分离算法的灵活性,分离性能较好.水声信号仿真实验和湖试实验均验证了算法的有效性.
為剋服傳統盲源分離算法分離效果差、計算量大且輸齣信號呎度模糊的缺點,提齣瞭一種新型頻域快速盲源分離算法.該算法在分析時域水聲信號混閤模型的基礎上,構建新型頻域混閤模型,採用混閤神經網絡計算某一頻率的分離矩陣,以此來估計全跼分離矩陣.新算法較好地剋服瞭呎度模糊問題,極大地減小瞭計算量,增加瞭分離算法的靈活性,分離性能較好.水聲信號倣真實驗和湖試實驗均驗證瞭算法的有效性.
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