稀疏分量分析的RANSAC算法

发布时间：2019-07-29 19:55

【摘要】：为了提高盲源分离的分离性能,提出了基于随机抽样一致(RANSAC)的稀疏分量分析方法。首先,如果时域源信号不稀疏,则先对混合信号按要求进行短时傅里叶变换、小波变换或非下采样轮廓波变换等线性变换,使其在相应的变换域稀疏化;其次,利用RANSAC算法以序贯的方式估计出混合矩阵的列向量;最后,利用最短路径法等源估计算法估计出源信号,实现盲源分离。理论分析和实验均表明,此算法不仅可以有效地估计出混合矩阵,而且对稀疏度要求适当降低的信号也有较好的分离效果。
[Abstract]:In order to improve the separation performance of blind source separation, a sparse component analysis method based on random sampling consistent (RANSAC) is proposed. First, if the time-domain source signal is not sparse, the mixed signal is transformed into linear transform such as short-time Fourier transform, wavelet transform or non-down-sampling profile transform according to the requirements, so that it is sparse in the corresponding transformation domain. secondly, the column vector of the mixed matrix is estimated sequentially by using RANSAC algorithm; finally, the source signal is estimated by the shortest path method, and the blind source separation is realized. Theoretical analysis and experiments show that the algorithm can not only effectively estimate the mixed matrix, but also has a good separation effect on the signals whose sparsity needs to be properly reduced.
【作者单位】： 南京航空航天大学电子信息工程学院;南京航空航天大学无人机研究院;
【分类号】：TN911.7

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2520722