小波去噪算法在含噪盲源分离中的应用

发布时间：2017-11-01 14:16

  本文关键词：小波去噪算法在含噪盲源分离中的应用

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【摘要】：无噪模型下的盲源分离算法在信噪比较低的情况下并不适用。针对该情况一种解决方案就是先对含有高斯白噪声的混合信号进行去噪预处理,然后使用盲源分离算法进行分离。为此,本文提出了一种适用于信噪比较低条件下的基于平移不变量的小波去噪算法。该算法首先使用高频系数滑动窗口法准确估计含噪混合信号的噪声方差,然后使用Bayesshrink阈值估计算法得到更加合理的阈值,最后在不降低去噪效果的同时缩小了平移不变量的范围,减少了运算量。实验仿真表明,在信噪比较低的情况下,与传统小波去噪算法相比,该算法可以更加有效地去除噪声,在很大程度上提升盲源分离算法的性能。
【作者单位】： 解放军信息工程大学信息系统工程学院;
【关键词】： 小波阈值收缩算法 平移不变量 含噪盲源分离 贝叶斯收缩算法
【基金】：国家自然科学基金(61401511)资助项目
【分类号】：TN911.4
【正文快照】： 引言盲源分离(Blind sources separation,BSS)是指在多个源的传输过程中,不知源信号和传输通道参数的情况下,仅根据输入源信号的统计特性,由若干个观测信号恢复出源信号的过程。由于无噪条件下的BSS估计问题本身已相当困难[1],因此很多BSS算法的研究都是在不含噪声的条件下进

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