盲源分离综述，对入手盲源分离和了解盲源分离的发展动向有很大的帮助

Step1.采集一段语音信号，语音信号录音文字内容要求如下 要求：石狮寺前有四十四个石狮子，寺前树上结了四十四个涩柿子，四十四个石狮 子不吃四十四个涩柿子，四十四个涩柿子倒吃四十四个石狮子。 要求 9：从歌曲《一起红火火》中任意截取一段和录音文字内容相同长度的信号。 Step2.对 Step1 产生的语音信号添加如下要求的噪声信号 要求：添加信噪比为 XdB 的高斯白噪声； Step3.选择如下要求的滤波器对信号进行降噪处理。 要求：设计相应的维纳滤波器，对 Step2 产生的加噪信号进行降噪处理； Step4.自己的录音内容语音信号和要求 9 的录音内容的语音信号相加； 要求：Step1 中要求的语音信号平均功率比要求 9 的语音信号平均功率大 10 倍； Step5.对 Step4 中叠加后的语音信号进行分离，分离方法自选，要求最大程度分离出自己 录音内容，并对分离结果进行详细的分析。 Step6.以文件形式保存处理结果。

基于FastICA盲源分离算法的语音增强系统

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室内移动语音源的盲源分离

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对刚接触BSS盲源分离非常有帮助-对刚接触BSS有帮助 .txt 国外的一个入门小文档，刚接触BSS看看很有帮助~ 所用语言是matlab % Demonstration code for "Independent component analysis: A Tutorial Introduction" %JV Stone, MIT Press, September 2004. % Copyright: 2005, JV Stone, Psychology Department, Sheffield University, Sheffield, England.

针对更加复杂的非线性混合情况，提出一种基于样条插值拟合与群智能优化的后非线性盲源分离算法。采用样条插值函数拟合去非线性函数，使用负熵作为分离的评价准则，建立分离模型。分离过程采用改进的人工蜂群算法优化求解样条插值节点参数，并在分离的目标函数中引入相关性约束条件进行解空间范围限制，克服分离过程中存在的异常值现象。针对语音数据的分离实验结果表明，所提算法能够有效实现非线性混合信号的盲分离，较传统的基于奇数多项式拟合的分离算法具有更高的分离精度。