根据定义1盲信号分离问题也可叙述为 :只根据传感器输出x ( t) 辨识混合矩阵 A 的本质相等矩阵与/ 或恢复源信号. 6、文献[1]证明了信号的盲可分离性 :对于各个元素相互独立 ,并且只有一个高斯分量的信号向量 s 而言 ,若 y = Cs (其中 C 是一任意可逆矩阵) 的元素相互独立 ,则 y 是 s 的一个拷贝. ...
盲信号源分离问题也可以被描述为,一组信号源(不同人的说话、音乐,等等)以线性的方式混合成一个信号矩阵,我们不知道有关信号源的任何信息,也不知道混合过程的细节,而我们的任务是只能根据听到的叠加后的声音,找到一个矩形矩阵(该矩阵是未知的混合信号矩阵的逆矩阵的转置和调整),来恢复最初的信号源。 除了鸡尾酒会...
在繁华的聚会中，人们往往难以捕捉到清晰的对话，这与自然听力机制相仿，面对嘈杂的混音，耳朵和记忆的局限性凸显。这就是“盲信号源分离”——一个挑战性的科学难题，目标在于从混合的声波中揭示声音的原始来源，即便这些源头并未明示。这一概念在雷达、声纳等信号处理领域中同样发挥着关键作用。深度学习，...
这个问题可以通过引入盲信号源分离的概念来解决。盲信号源分离问题实质上是处理一组未知来源、以线性方式混合的信号。在实际应用中，这一问题广泛存在于雷达信号阵列、声纳信号阵列处理和生物医学多用途传感器记录数据处理等领域。为了解决这一问题，信息最大化（Infomax）原则在神经网络中的应用变得尤为重要。...
与现代信号处理,机器学习,深度学习,故障诊断那些事 发布于 2023-03-27 08:07・IP 属地重庆 分享 收藏 评论区已关闭 登录知乎,您可以享受以下权益: 更懂你的优质内容 更专业的大咖答主 更深度的互动交流 更高效的创作环境 立即登录/注册