计算机科学
計算機科學
계산궤과학
COMPUTER SCIENCE
2014年
12期
78-81,90
,共5页
盲源分离%时间结构%独立成分分析%正交矩阵%Givens变换矩阵
盲源分離%時間結構%獨立成分分析%正交矩陣%Givens變換矩陣
맹원분리%시간결구%독립성분분석%정교구진%Givens변환구진
Blind source separation%Temporal structure%Independent component analysis%Orthogonal matrix%Givens transformation matrix
对于时间结构信号的盲源分离(Blind Source Separation,BSS),独立成分分析(Independent Component Analysis,ICA)是十分有效的方法.在对观测信号白化处理后,ICA的关键是寻找去除高阶相关性的正交分离矩阵.鉴于任意维数正交矩阵可以表示为Givens变换矩阵的乘积,提出了一种新的时间结构信号盲源分离算法.首先,利用Givens变换矩阵参数化表示正交分离矩阵,减少了要估计参数的个数;其次,以多步时延协方差矩阵的联合近似对角化为目标函数,将盲源分离问题转化为无约束优化问题,并利用拟牛顿法中的BFGS算法对Givens变换矩阵中的参数进行估计,得到分离矩阵;最后,以实际的混合语音信号分离做仿真实验,验证了该算法对时间结构信号的盲源分离是有效的.
對于時間結構信號的盲源分離(Blind Source Separation,BSS),獨立成分分析(Independent Component Analysis,ICA)是十分有效的方法.在對觀測信號白化處理後,ICA的關鍵是尋找去除高階相關性的正交分離矩陣.鑒于任意維數正交矩陣可以錶示為Givens變換矩陣的乘積,提齣瞭一種新的時間結構信號盲源分離算法.首先,利用Givens變換矩陣參數化錶示正交分離矩陣,減少瞭要估計參數的箇數;其次,以多步時延協方差矩陣的聯閤近似對角化為目標函數,將盲源分離問題轉化為無約束優化問題,併利用擬牛頓法中的BFGS算法對Givens變換矩陣中的參數進行估計,得到分離矩陣;最後,以實際的混閤語音信號分離做倣真實驗,驗證瞭該算法對時間結構信號的盲源分離是有效的.
대우시간결구신호적맹원분리(Blind Source Separation,BSS),독립성분분석(Independent Component Analysis,ICA)시십분유효적방법.재대관측신호백화처리후,ICA적관건시심조거제고계상관성적정교분리구진.감우임의유수정교구진가이표시위Givens변환구진적승적,제출료일충신적시간결구신호맹원분리산법.수선,이용Givens변환구진삼수화표시정교분리구진,감소료요고계삼수적개수;기차,이다보시연협방차구진적연합근사대각화위목표함수,장맹원분리문제전화위무약속우화문제,병이용의우돈법중적BFGS산법대Givens변환구진중적삼수진행고계,득도분리구진;최후,이실제적혼합어음신호분리주방진실험,험증료해산법대시간결구신호적맹원분리시유효적.
