【摘 要】
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针对基于稀疏分量分析的欠定盲源分离问题,提出一种基于优化支撑的稀疏度自适应子空间追踪(OS-SASP)算法.通过引入自适应思想,克服传统子空间追踪(SP)算法对稀疏度的依赖;同
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61671141,61701100,61673093).
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针对基于稀疏分量分析的欠定盲源分离问题,提出一种基于优化支撑的稀疏度自适应子空间追踪(OS-SASP)算法.通过引入自适应思想,克服传统子空间追踪(SP)算法对稀疏度的依赖;同时在迭代开始之前通过离散余弦变换的能量集中特性确定最小支撑集的大小,对最小支撑集求并集获得优化支撑集,优化支撑集联合迭代过程中的候选集来定位最佳原子,提高源信号的恢复精度.仿真结果表明,OS-SASP算法在一维稀疏信号与语音信号的欠定盲源恢复过程中表现出良好的性能.
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