其原理是利用混合矩阵和盲源信号统计特性之间的关系,通过计算矩阵的伪逆来求解出源信号。在盲源分离中,混合矩阵是事先未知的,而源信号则是需要恢复的目标信号。该技术广泛应用于语音信号处理、图像处理、生物信号处理等领域中。盲源分离的成功应用需要合理的数学模型和高效的算法实现,可以提高信号处理的效率和精度。
盲源分离(BSS )是信号处理领域的一个基本问题,是根据观测到的信号来分离或恢复出未知源信号的过程。它在医学信号处理、数据挖掘、语音增强、图像识别以及雷达与通信信号处理等方面正受到越来越广泛的重视。其更一般的表述为:已知从多输入—多输出(MI M O )非线性动态系统(SIS O ,SI M O 是特例)中测得的...
通过对混合信号进行数学处理,找到一组独立的信号,使得这些信号的线性组合可以得到混合信号。这个过程类似于解方程组,混合信号的具体组成是未知的,所以需要使用一些特殊的算法来解决这个问题。其中最常用的算法是独立成分分析ICA,可以将多个混合信号分离成原始信号,而不需要知道混合的具体过程。
盲信号处理技术。这种被动雷达工作的基本原理就是盲信号处理技术,从多维观测信号中分离出源信号,除去混叠与噪声的过程。
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盲源分离,是从观测到的混合信号中恢复不可观测的源信号的问题.作为阵列信号处理的一种新技术,近几年来受到广泛关注.文章按源信号不同的混合方式,将盲源分离问题分为三种类型:线性瞬时混合,线性卷积混合和非线性混合,综述了它们各自分离的原理和方法,并结合国内外的研究现状,对未来的发展作出了展望. 查看全部>>关键...
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