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1、盲源分離(BSS)的主要任務(wù)及實(shí)質(zhì)就是對(duì)于一個(gè)未知的混合系統(tǒng),在其源信號(hào)完全未知或僅有少量先驗(yàn)知識(shí)的情況下,僅由系統(tǒng)的觀測(cè)信號(hào)來(lái)重構(gòu)源信號(hào)或進(jìn)行系統(tǒng)辨識(shí),它是以獨(dú)立分量分析(ICA)為理論基礎(chǔ)的。受益于這種“盲”的特性,盲源分離對(duì)多個(gè)領(lǐng)域都有很大的促進(jìn)作用,特別是它在語(yǔ)音、圖像、聲納、雷達(dá)、通信等方面的應(yīng)用對(duì)軍事和國(guó)防科技的發(fā)展起著非常重要的作用。
本文主要針對(duì)純衰減延時(shí)模型對(duì)語(yǔ)音信號(hào)的頻域盲反卷問(wèn)題進(jìn)行了研究,其主要思想
2、是利用傅立葉變換把混合模型在時(shí)域中的復(fù)雜卷積運(yùn)算轉(zhuǎn)換為頻域中的相對(duì)簡(jiǎn)單的乘法運(yùn)算,把時(shí)域中的解卷積問(wèn)題簡(jiǎn)化為頻域中的每一個(gè)頻率點(diǎn)上的瞬時(shí)分離問(wèn)題。這樣做大大降低了算法的計(jì)算量和計(jì)算復(fù)雜度,提高了盲源分離的效率。然而,頻域盲反卷方法會(huì)帶來(lái)源序和幅值的不確定性問(wèn)題。本文通過(guò)檢驗(yàn)不同頻率點(diǎn)上的分離矩陣,以相鄰頻率點(diǎn)上列相似性較大的列為同一列序,完成了對(duì)源序的調(diào)整。同時(shí),采用系統(tǒng)辨識(shí)(數(shù)據(jù)擬合)的方法進(jìn)一步完成了對(duì)幅值的調(diào)整。最后本文還對(duì)提出的
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