针对衰减-时延混合模型的欠定盲分离,提出一种改进欠定语音盲分离算法。利用独立语音在时频域上的近似稀疏性,改进提出势函数面-聚类方法,通过此方法可直接获得源信号的个数和各声源方位信息,省去传统聚类方法中衰减-时延的配对步骤,新...针对衰减-时延混合模型的欠定盲分离,提出一种改进欠定语音盲分离算法。利用独立语音在时频域上的近似稀疏性,改进提出势函数面-聚类方法,通过此方法可直接获得源信号的个数和各声源方位信息,省去传统聚类方法中衰减-时延的配对步骤,新势函数法具有较好的适应性。分离阶段,利用势函数面聚类方法估计声源信号方位信息重构声源相对传递函数,采用非线性时频掩蔽方法分离感兴趣目标语音信号,实现了不同方位信息声源信号的欠定分离。仿真实验表明了此分离方法的可行性和有效性,弱混响条件下的分离信号输出信噪比平均达到了16 d B。展开更多
针对欠定盲源分离RFID(Radio Frequency IDentification)系统在标签数大量增加时产生的系统性能急剧下降等问题,提出了一种基于约束性非负矩阵分解(NMF,Non-negative Matrix Factorization)与汉明重分组技术相结合的多标签防碰撞算法。...针对欠定盲源分离RFID(Radio Frequency IDentification)系统在标签数大量增加时产生的系统性能急剧下降等问题,提出了一种基于约束性非负矩阵分解(NMF,Non-negative Matrix Factorization)与汉明重分组技术相结合的多标签防碰撞算法。通过计算阅读器识别范围内标签的ID前M位的汉明重量的不同对标签进行分组,RFID系统的阅读器并按照组号的顺序依次识别。实验仿真表明,在天线数相同的情况下,改进算法与跳跃式动态树算法相比,当天线数为8~18时,标签识别率提高了42.8%~169.5%,标签识别速度提高了40.3%~62.9%,在多标签识别领域具有很好的实用性。展开更多
文摘针对当识别标签数目大量增加时,欠定盲分离算法出现的分离效果变差,系统整体性能急速下降等问题,提出一种基于约束性非负矩阵分解（NMF,Nonnegative Matrix Factorization）与帧时隙ALOHA（FSA）的并行识别防碰撞算法,通过合理的帧时隙数选择,可以使每一时隙内的标签数目控制在最佳的范围内,使得即使标签数目大量增加时,仍能使RFID（Radio Frequency Identification）系统性能保持在最佳状态。仿真结果表明,在天线数相同的情况下,改进的算法与基于动态位隙分组盲分离防碰撞（BSDBG,Blind Separation and Dynamic Bit-slot Grouping）算法相比,当天线数为4~28时,标签识别率提高了180%~389%,标签识别速度提高了39%~70%,同时改进的算法具有高效性和低成本性,具有非常好的应用价值。
文摘针对衰减-时延混合模型的欠定盲分离,提出一种改进欠定语音盲分离算法。利用独立语音在时频域上的近似稀疏性,改进提出势函数面-聚类方法,通过此方法可直接获得源信号的个数和各声源方位信息,省去传统聚类方法中衰减-时延的配对步骤,新势函数法具有较好的适应性。分离阶段,利用势函数面聚类方法估计声源信号方位信息重构声源相对传递函数,采用非线性时频掩蔽方法分离感兴趣目标语音信号,实现了不同方位信息声源信号的欠定分离。仿真实验表明了此分离方法的可行性和有效性,弱混响条件下的分离信号输出信噪比平均达到了16 d B。
文摘针对欠定盲源分离RFID(Radio Frequency IDentification)系统在标签数大量增加时产生的系统性能急剧下降等问题,提出了一种基于约束性非负矩阵分解(NMF,Non-negative Matrix Factorization)与汉明重分组技术相结合的多标签防碰撞算法。通过计算阅读器识别范围内标签的ID前M位的汉明重量的不同对标签进行分组,RFID系统的阅读器并按照组号的顺序依次识别。实验仿真表明,在天线数相同的情况下,改进算法与跳跃式动态树算法相比,当天线数为8~18时,标签识别率提高了42.8%~169.5%,标签识别速度提高了40.3%~62.9%,在多标签识别领域具有很好的实用性。
