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用于统计相关源信号的盲分离方法
  • ISSN号:1001-2400
  • 期刊名称:《西安电子科技大学学报》
  • 时间:0
  • 分类:TN911.7[电子电信—通信与信息系统;电子电信—信息与通信工程]
  • 作者机构:[1]西安电子科技大学电子工程学院,陕西西安710071, [2]河南理工大学计算机科学与技术学院,河南焦作454001
  • 相关基金:国家自然科学家基金资助(60775013)
中文摘要:

现有的盲信源分离方法大多以信源统计独立为前提条件.针对相关信源的瞬时混合,提出了一种采用"两步法"对其进行盲分离的方法.首先,对两传感器观测信号比值的方差进行比较,方差值相等的相继采样时刻就是只有一个源信号单独存在的时刻.这些时刻的观测信号矢量就是对混合矩阵中与该源信号对应的列矢量的估计,利用这一性质可以估计出混合矩阵.然后,由估计出的混合矩阵得到分离矩阵,从而恢复出源信号.计算机仿真试验证明了该方法的正确性.

英文摘要:

The existing methods of blind source separation are mostly based on the precondition of independence of sources. A new blind source separation method is proposed in this paper, which is a two- stage approach and applicable to instantaneous mixtures of dependent sources. Firstly, variances of the ratio between two sensors are compared. Sequent sampling instants, whose varianees are equal, are the instants at which only one source exists. The vectors of observation at these instants, are the estimate of the corresponding columns at the mixing matrix. By using this property, the mixing matrix can be estimated correctly. Then, the de-mixing matrix is obtained and sources are recovered. Simulation results illustrate the correctness of the algorithm.

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期刊信息
  • 《西安电子科技大学学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中华人民共和国教育部
  • 主办单位:西安电子科技大学
  • 主编:廖桂生
  • 地址:西安市太白南路2号349信箱
  • 邮编:710073
  • 邮箱:xuebao@mail.xidian.edu.cn
  • 电话:029-88202853
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-2400
  • 国内统一刊号:ISSN:61-1076/TN
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 曾13次荣获省部级优秀期刊荣誉和优秀编辑质量奖,2006年荣获首届中国高校优秀科技期刊奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:12591