【摘 要】
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盲源分离就是根据观测到的未知源信号的混合信号来分离或恢复出源信号.若对于混合没有任何先验知识,该混合就必须被盲处理.该文详细阐述了盲源分离的基本理论,研究了非平稳源
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盲源分离就是根据观测到的未知源信号的混合信号来分离或恢复出源信号.若对于混合没有任何先验知识,该混合就必须被盲处理.该文详细阐述了盲源分离的基本理论,研究了非平稳源的盲分离问题,主要内容概括如下:·考虑源信号为非平稳的情形,该文提出了一种新颖的利用二阶统计量的非平稳源信号的盲分离方法.为充分利用源信号的非平稳性和时间相关特性,该文对观测数据用滑窗的方法得到不同的时延相关矩阵,然后利用联合对角化方法来估计源信号和混合矩阵,仿真结果说明该方法具有良好的性能·该文还研究了两种α-稳定噪声中非平稳源的盲分离算法.针对α-稳定噪声的冲激特性,第一种算法基于子空间方法对观测数据进行预处理,第二种算法则用一个门限值对观测数据进行预处理,它只限于α趋于1的情况.这两种算法中预处理后的数据均利用联合对角化方法来实现盲分离.不同的仿真结果表明这两种方法都可以克服α-稳定噪声引入的冲激特性,具有良药好的性能.该文的工作得到了国家自然科学基金的资助.
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