窄带物联网环境中，接收机收到的信号通常为多路混合信号，对单通道接收来说，利用常规盲源分离方法很难实现混合信号的分离和源信号提取。针对这一问题，本文提出了一种利用Kalman滤波算法进行信号估计，解决单通道盲源分离的方法。该方法利用信号间的时序结构，通过Kalman滤波算法对多信号混合中的源信号不断估计并迭代更新，最终得到分离信号。仿真实验结果表明，该方法能有效估计并分离出源信号。
2021-08-19 16:47:06
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K-均值聚类法能估计出观测信号聚类直线方向，利用主成分分析（PCA）提取主成分，可以提高直线估计的精准度和鲁棒性。在此思想的指导下，本文提出基于K-均值聚类的势函数法。势函数度量了聚类中心与所有观测点的距离，对势函数求导得到更新聚类中心的迭代公式，利用该公式对K-均值聚类法得到的聚类中心进行调整得到精估计。该算法计算量较小，能有效估计出混合矩阵。仿真实验验证了算法的有效性。
2021-08-12 18:44:20
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开发了一种改进的稀疏分量分析 (SCA)。 SCA 方法之前只是在一个框架中定义过，但目前还没有完整的算法。 我们探索了一种完整的自动算法，然后用它来处理机械工程中的模态识别问题。 本软件只适用于振动信号，不适用于语音信号。 如果要处理语音信号，则需要改变混合矩阵估计方法。 亲爱的亲。 Ishwarya Venkatesh，相应的论文已经提交了冲击和振动。 由于SCA基于瞬时混合模型，所以只能无时延地处理传感器数据。 所以我建议你处理以刚性结构而不是柔性结构记录的数据。
2021-08-05 15:15:18
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