一种欠定混合情形下的信源数目盲估计方法

发布时间：2017-10-11 10:45

  本文关键词：一种欠定混合情形下的信源数目盲估计方法

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【摘要】：准确估计信源数目是盲源分离实现有效分离的重要前提之一。针对源信号数目未知且少于观测信号数目的欠定问题,提出了一种有效的信源数目盲估计方法。该方法基于经验模态分解,并结合协方差矩阵的奇异值分解,采用拉氏逼近的贝叶斯选择原理来估计源信号数目。在对观测信号进行经验模态分解前,为了消除本征模态函数的模态混合现象,引入卡尔曼滤波算法对观测信号进行了消噪处理。分别采用仿真信号和实测信号对该方法进行验证,研究表明,方法能够准确估计出源信号数目,为盲源分离提供准确的先验信息。
【作者单位】： 西南交通大学机械工程学院;
【关键词】： 源数估计 卡尔曼滤波 经验模态分解 拉氏逼近 贝叶斯选择原理
【基金】：国家自然科学基金(51205323,51275426) 中央高校基本科研业务费专项资金(2682014CX032)资助项目
【分类号】：TN911.23
【正文快照】： 1引言盲源分离在未知任何有关源信号和混合过程的先验信息的情形下,仅根据混合信号,便能有效地恢复出源信号。盲源分离发展至今,已经在各个领域内发挥了巨大作用[1-5]。盲源分离实现有效分离的重要前提之一是源信号数目预先已知或准确估计。而预先已知信源数目在实际情形中往

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本文编号：1012089