论文部分内容阅读
信号盲抽取是盲信号处理领域的热点研究方向，它仅抽取感兴趣的信号，能有效减小运算量，解决盲分离中信号顺序不确定性的难题，因而在生物医学信号分析（如EEG、MEG、fMRI等）、语音和图像识别领域得到广泛应用。针对传统的基于时序结构的盲抽取算法存在较弱的抗噪性和对时延估计误差比较敏感的不足，论文提出了将偏度和时序结构相结合的信号盲抽取算法。该算法首先利用偏度的非对称性来度量分离信号的非高斯性，以减弱噪声，同时减小了传统的利用峭度度量非高斯性方法的运算量；其次利用基音周期作为声音信号的最佳时延估计，以实现对感兴