语义分割网络下的混合信号频谱分离

发布时间：2021-10-14 18:29

　　单通道接收机下,多个时频混合信号的分离属于非稀疏欠定信号分离问题,难以求解。针对这类非稀疏欠定信号分离问题,提出了一种基于语义分割网络、从频域实现多个指定类别信号分离的新方法。利用语义分割网络提取信号的频域分布特征,克服了单通道接收机下信号先验信息过少的问题。仿真表明,该方法具有较高的分离精度,且响应时间短,可用于单通道接收机中时频混叠信号的分离。 

【文章来源】：电讯技术. 2020,60(04)北大核心

【文章页数】：8 页

【文章目录】：
0 引言
1 单通道接收机下非稀疏欠定信号分离模型
2 单通道接收机下非稀疏的欠定信号分离算法
    2.1 预处理
    2.2 语义分割网络结构
    2.3 语义分割网络的损失函数
3 仿真分析
    3.1 仿真样本集构筑
    3.2 升采样模块实验
    3.3 损失函数实验
    3.4 多输出嵌套U-net结构分离实验
    3.5 各速率PSK信号分离实验
    3.6 鲁棒性实验
4 结束语


【参考文献】：
博士论文
[1]基于自回归深度神经网络的单通道语音分离方法研究[D]. 李曾玺.中国科学技术大学 2019



本文编号：3436633