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基于性能权重聚类的频域盲分离排序算法 被引量:1
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作者 付卫红 赵祎晨 《信号处理》 CSCD 北大核心 2023年第2期335-342,共8页
卷积混合盲源分离可以在频域得到有效解决,但频域盲分离必须要解决排序模糊性问题。本文提出了一种基于性能权重聚类的频域盲分离排序算法,该算法利用聚类来得到顺序参考,对各频点上分离信号的准确性进行计算,根据分离结果的准确性予以... 卷积混合盲源分离可以在频域得到有效解决,但频域盲分离必须要解决排序模糊性问题。本文提出了一种基于性能权重聚类的频域盲分离排序算法,该算法利用聚类来得到顺序参考,对各频点上分离信号的准确性进行计算,根据分离结果的准确性予以不同频点不同的聚类权重,从而提高聚类结果的可靠性。通过对频点进行分段处理可以有效抑制排序错误的传播,提高算法性能。最后通过多组仿真实验验证了基于性能权重聚类的频域盲分离排序算法的普适性与性能上的优越性,同时也探究了接收端个数对算法性能的影响。仿真结果表明本文提出的基于性能权重聚类的频域盲分离排序算法相较于传统的幅度相关性排序算法在信干比上会有2 dB左右的提升。接收天线数越多,算法分离性能越好。 展开更多
关键词 卷积盲分离 排序模糊性 聚类 能权重
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一种新的频域盲语音分离排序算法 被引量:2
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作者 杨稳积 李虎雄 王惠刚 《信号处理》 CSCD 北大核心 2009年第3期512-516,共5页
针对频域盲源分离过程中存在的排序模糊性问题,提出了一种新的解决方法。该方法将整个频段分为低频、中频和高频三个部分。在低频段采用比较不同频率点间幅度相关系数大小的排序算法,在中频段采用基于波束形成方位估计的排序算法,在高... 针对频域盲源分离过程中存在的排序模糊性问题,提出了一种新的解决方法。该方法将整个频段分为低频、中频和高频三个部分。在低频段采用比较不同频率点间幅度相关系数大小的排序算法,在中频段采用基于波束形成方位估计的排序算法,在高频段采用比较幅度相关系数大小和波束形成相结合的排序方法。实验中采用评价盲分离算法性能的工具箱BSS_EVAL作为评价标准,仿真结果表明,该排序算法的分离性能大大优于单独采用比较幅度相关系数大小的排序算法和单独基于波束形成方位估计的排序算法。 展开更多
关键词 盲源分离 排序模糊性 幅度相关系数 波束形成
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基于阵元接收信号幅度信息的频域盲分离排序算法 被引量:3
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作者 朱坚坚 王惠刚 李虎雄 《声学技术》 CSCD 北大核心 2008年第4期593-596,共4页
排序模糊性问题是影响频域盲源分离算法分离性能的主要原因之一。对于提出了一种新的解决频域盲源分离排序模糊性问题的算法。该算法通过提取阵元接收信号每个频率点上的幅度衰减信息,采用k-means聚类算法将线性分离算法所得分离信号进... 排序模糊性问题是影响频域盲源分离算法分离性能的主要原因之一。对于提出了一种新的解决频域盲源分离排序模糊性问题的算法。该算法通过提取阵元接收信号每个频率点上的幅度衰减信息,采用k-means聚类算法将线性分离算法所得分离信号进行归类,来解决排序模糊性问题。该排序算法对阵列阵元排布方式,阵元间距等没有特殊的要求,并且适用于任意数量混合信号的盲分离系统。仿真实验证实了这种开发阵元接收信号幅度衰减信息的排序算法在绝大多数频率点上有效地解决了排序模糊性问题,是一种计算量相对较小而又简单有效的排序算法。 展开更多
关键词 盲源分离 排序模糊性 幅度信息 k—means聚类算法
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联合频域盲语音分离排序算法 被引量:2
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作者 朱坚坚 王惠刚 李虎雄 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2008年第6期1552-1554,1562,共4页
提出了一种新的频域盲分离排序算法。算法对不同频率点采用不同的排序算法:频率较低部分采用比较分离信号相邻频率点和谐波频率点之间幅度相关性相结合的排序算法;中频部分采用基于语音信号方位估计的排序算法;频率较高部分采用相关比... 提出了一种新的频域盲分离排序算法。算法对不同频率点采用不同的排序算法:频率较低部分采用比较分离信号相邻频率点和谐波频率点之间幅度相关性相结合的排序算法;中频部分采用基于语音信号方位估计的排序算法;频率较高部分采用相关比较和方位估计结合的排序方法。仿真结果表明,该排序算法的鲁棒性和精确性较现有的单纯利用分离信号相关性的排序算法或者基于语音信号定位的排序算法有了一定的增强。 展开更多
关键词 盲源分离 排序模糊性 方位估计
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