【摘 要】
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提出一种将盲信号处理用于同频带耦合噪声源的量化识别新方法。盲信号处理是一种在源信号相互独立的假设下,仅利用观测信号恢复出源信号的方法。盲信号处理存在固有的幅值和
【基金项目】
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国家自然科学基金（50775218,10674151）和国防科技预研基金（9140A100050506JB1113）资助项目.
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提出一种将盲信号处理用于同频带耦合噪声源的量化识别新方法。盲信号处理是一种在源信号相互独立的假设下,仅利用观测信号恢复出源信号的方法。盲信号处理存在固有的幅值和顺序的不确定性,使得其只能用来进行源识别的定性分析。在不考虑顺序不确定性的前提下,利用自适应噪声抵消自适应估计传递函数的特性,消除幅值不确定性在源量化识别中的影响。理论和水池试验均验证了该方法的可行性。提出的量化识别算法,同样可以解决自适应噪声抵消中参考输入相互耦合的问题,提高其分析精度。
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