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题名面向卷积混叠环境下的盲源分离新方法
被引量：7
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作者
解元
邹涛
孙为军
谢胜利
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机构
广州大学机械与电气工程学院
物联网智能信息处理与系统集成教育部重点实验室
广东省物联网信息技术重点实验室
智能检测与制造物联教育部重点实验室
基于物联网技术的离散制造智能化学科创新引智基地
粤港澳离散制造智能化联合实验室
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出处
《自动化学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第5期1062-1072,共11页
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基金
国家重点研发计划(2018YFB1802400)
国家自然科学基金(62003095,52171331)资助。
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文摘
卷积混叠环境下的盲源分离(Blind source separation, BSS)是一个极具挑战性和实际意义的问题.本文在独立分量分析框架下,建立非负矩阵分解(Nonnegative matrix factorization, NMF)模型,设计新的优化目标函数,通过严格的数学理论推导,得到新的模型参数更新规则;并对解混叠矩阵进行标准化处理,避免幅度歧义性问题;在源信号的重构阶段,通过实时更新非负矩阵分解模型参数,避免源信号的排序歧义性问题.实验结果验证了所提算法在分离中英文语音混叠信号、音乐混叠信号时的有效性和优越性.
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关键词
盲源分离
卷积混叠
独立分量分析
非负矩阵分解
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Keywords
Blind source separation(BSS)
convolutive mixtures
independent component analysis
nonnegative matrix factorization(NMF)
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分类号
TN911.7
[电子电信—通信与信息系统]
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