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基于独立分量分析的语音信号盲分离算法，采用matlab编程，程序共593行

提出了一种新的盲源分离方法。 在实际工程中，当我们记录振动信号时，传感器之间的时间延迟是不可避免的。 因此，我们希望开发一种有效的欠定 BSS 方法，该方法可以分离延迟混合中的源。 然而，SCA 作为一种有效的欠定 BSS 方法，仅限于处理此类信号。 这就是 YGBSS 的动机。 提交的论文只是说明了 YGBSS 在结构动力学方面的有效性。 准确地说，它可以用于其他领域，例如故障诊断，损坏监视等。 频率能量数据的聚类特征是一个有趣的特征，有很多用途。 论文题目： 一种应用于模态识别的欠定盲源分离方法 论文网站： https://www.hindawi.com/journals/sv/2019/1637163/

这是论文中提出的算法的实现VG Reju、SN Koh 和 IY Soon，“不确定的卷积盲源通过时频掩蔽进行分离，”IEEE Transactions on Audio, Speech 和语言处理，卷。 18，没有。 1，2010 年 1 月，第 101-116 页。 这里使用测量的房间脉冲响应混合信号以获得混合信号。 该算法可以很容易地扩展到更多数量的来源，包括确定的和未确定的情况。

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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.

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