【摘 要】
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盲源分离是指在没有任何先验知识的前提下,从观测到的多个混合信号中提取或分离出未知源信号的过程。本文主要探讨了基于独立分量分析的盲源分离自然梯度算法及活动函数的选
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盲源分离是指在没有任何先验知识的前提下,从观测到的多个混合信号中提取或分离出未知源信号的过程。本文主要探讨了基于独立分量分析的盲源分离自然梯度算法及活动函数的选取,并利用该算法实现了5路混合信号和3路自然语音信号的分离,最后在Matlab2008下进行了仿真验证。结果表明该算法能够有效实现语音信号的分离。
Blind Source Separation refers to the process of extracting or separating unknown source signals from observed multiple mixed signals without any prior knowledge. This paper mainly discusses the blind source separation gradient based on independent component analysis and the selection of the active function, and uses the algorithm to realize the separation of 5 mixed signals and 3 natural speech signals. Finally, the simulation is carried out in Matlab2008. The results show that the algorithm can effectively separate the speech signal.
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