基于时频分析的混合矩阵估计方法

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在盲源分离信号处理中,尤其在欠定条件下(观测信号数目大于源信号数目),精确的估计混合矩阵是具有挑战性的问题。现存部分方法利用信号的稀疏性进行求解,并假设在时域或者时频域中源信号不重叠,然而这类方法在假设条件不满足,即源信号部分重叠情况下随着信号稀疏性降低性能恶化明显。本文针对瞬时混合欠定盲分离中具有较弱稀疏性的源信号,提出了一种基于时频分析的实混合矩阵估计方法。首先,利用源信号时频变换后系数实部与虚部比值的差异性选择单源点;其次,估计混合矩阵的各向量。仿真结果表明:提出的方法具有较好的估计性能。
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