具有非奇异约束的线性卷积混合信号盲分离联合对角化方法

发布时间：2018-03-16 04:17

  本文选题：盲源分离　切入点：联合对角化　出处：《控制与决策》2014年03期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：联合对角化能够成功解决盲分离问题,但在求解时会得到非期望的奇异解,从而无法完全分离出源信号.鉴于此,提出一种用于线性卷积混合盲分离的联合对角化方法,将卷积混合模型变换为瞬时模型,并对变换后的模型应用联合对角化求取分离矩阵.在求解过程中,引入约束条件对解的范围进行限定,避免了奇异解的出现.仿真结果表明,所提出的方法能够成功实现卷积混合信号盲分离.
[Abstract]:The joint diagonalization can solve the blind separation problem successfully, but the undesired singular solution will be obtained in the solution, so the source signal can not be completely separated. In view of this, a joint diagonalization method for linear convolution mixed blind separation is proposed. The convolution mixed model is transformed into the instantaneous model, and the separation matrix is obtained by joint diagonalization. In the process of solving the problem, the range of the solution is limited by introducing the constraint conditions, and the singular solution is avoided. The simulation results show that, The proposed method can successfully realize blind separation of convolution mixed signals.
【作者单位】： 江南大学物联网工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61273070) 江苏高校优势学科建设工程项目 高等学校学科创新引智计划项目(B12018) 江南大学博士研究生科学研究基金项目(1252050205135130)
【分类号】：TN911.6

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1618291