针对语音卷积盲源分离频域法排列顺序不确定性问题,提出一种多频段能量排序算法。通过对混合信号的短时傅里叶变换(STFT),在频域上各个频点建立一个瞬时混合模型进行独立分量分析,之后结合能量相关排序法和波达方向(DOA)排序法解决排序不确定性问题,再利用分裂语谱方法解决幅度不确定性问题,进而得到每个频点正确的分离子信号,最后利用逆短时傅里叶(ISTFT)变换得到分离的源信号。仿真结果表明,与Murata的排序算法对比,改进的算法在信号偏差比、信道干扰比、系统误差比上都所提高。
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同频混叠信号的处理一直是通信信号处理中的难点,常规的信号处理方法难以对其进行有效分析。本文运用最新的盲源分离理论,实现了混叠通信信号的盲分离。仿真结果表明,本文采用的算法分离效果好,运算速度快,可移植性强,基本实现了对混叠通信信号的实时盲分离。
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FastICA_25.rar
2021-11-09 15:01:15 470KB FastICA 盲源分离
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盲源分离算法 matlab 多个文件
2021-11-04 20:37:28 58KB 盲源分离
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MATLAB盲源分离ICA的问题-Speech.rar 我在网上下载了FastICA Matlab 2.5版的GUI。 在自己的电脑上试着分离两个未知盲源, 一个是演讲,另一个警笛噪音。我想将两个分离出来。我用的是2个microphone来录制的这段音频。 奇怪的是,用下载的这个GUI包,我无法分离这两个盲源。于是我从那个ICA的网站上下载了他们展示的wav音频文件。我可以成功的分离他们展示的音频文件。 我想知道这倒是什么原因。不知道有没有高人能稍微解释解释 这个GUI下载的链接: http://www.cis.hut.fi/projects/ica/fastica/code/dlcode.shtml 做展示的wav文件链接: http://www.cis.hut.fi/projects/ica/cocktail/cocktail_en.cgi (先选择盲源,然后点击mix sources,之后出来两个麦克风。右键点击,然后save link,就可以将混合后的盲源下载到本地了) 附件是我自己录制的混合盲源 先谢谢各位的参与。
2021-11-02 21:48:24 156KB matlab
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主程序是MAIN.m 该程序将估计存在于瞬时混合并使用估计的单源点来估计混合矩阵。 那么混合矩阵的误差估计和最新估计的混合矩阵将被返回。 这里使用层次聚类算法来聚类估计的单源点。 不必使用层次聚类算法,可以使用任何其他合适的聚类算法。 这是论文“VG Reju、SN Koh 和 IY Soon,“瞬时盲源分离中混合矩阵估计的算法”,信号处理,第 89 卷,第 9 期,2009 年 9 月,第 1762–1773 页的 Matlab 代码.”
2021-10-29 21:04:14 3.36MB matlab
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盲源分离(BSS: Blind Source Separation),又称为盲信号分离,是指在信号的理论模型和源信号无法精确获知的情况下,如何从混迭信号(观测信号)中分离出各源信号的过程。盲源分离和盲辨识是盲信号处理的两大类型。盲源分离的目的是求得源信号的最佳估计,盲辨识的目的是求得传输通道的混合矩阵。
2021-10-20 09:40:46 1KB ICA 盲源分离 方波正弦波
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传统的机械源分离方法往往事先假设源信号的个数已知, 否则无法进行机械源信号分离。然而, 在实际中 源信号 的个数往往是是未知的。针对此不足, 结合变分贝叶斯独立变 量分析和自相关测定, 提出一种机械源 数的最佳估 计 方法 , 它是通过比较不同模型的信度来 确定出 信源的个数。
2021-10-08 14:14:43 1.29MB 盲源分离 源数估计
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