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串音误差与分离度的变步长EASI盲源分离算法

消耗积分:2 | 格式:rar | 大小:3.00 MB | 2018-01-29

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  盲源分离( Blind Source Separation, BSS)是指在源信号和传统信道先验信息均未知的情况下,仅由观测到的混合信号恢复或分离出源信号的过程。由于在故障检测、信号处理等领域具有广泛的应用前景,因此目前关于盲源分离的理论研究及实际应用快速发展,已成为信号处理领域的研究热点。

  当源信号各分量差异较大或全局矩阵为非行元素优势矩阵时,基于串音误差的变步长等变自适应分离( EASI)算法难以正确评价分离效果,导致步长选取错误。针对该问题,提出一种改进的变步长EASI算法。通过计算基于串音误差的步长平方根适当增大步长,同时定义信号分离度对步长做进一步调整,减小因串音误差分离结果评价不准确而导致步长错误变小的影响。仿真结果表明,该算法具有较好的步长调节能力,相对传统EASI算法和基于串音误差、基于串音误差步长平方根、基于分离度的变步长EASI算法分离效果更佳。

串音误差与分离度的变步长EASI盲源分离算法

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