统计相关源信号分离模型与算法综述

发布时间：2017-07-25 19:21

  本文关键词：统计相关源信号分离模型与算法综述

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【摘要】：统计相关源信号分离理论不仅有着广泛的应用背景,也为深入了解数据的本质结构提供了有效的分析工具.首先,重点分析和讨论一类特殊的相关源信号分离模型——独立子空间分析模型的可分离性;其次,分别介绍基于源信号稀疏性、统计测度、独立子空间分析、源信号时序结构、源信号有界性和非负性的各种相关源信号分离算法;再次,通过将加性噪声中的盲源分离和高光谱解混问题建模为统计相关源信号分离模型,表明了该方法的应用价值;最后,总结了相关源信号分离中存在的问题,并对下一步的研究思路进行了分析和展望.
【作者单位】： 郑州大学信息工程学院;河南工业大学理学院;
【关键词】： 盲源分离 独立成分分析 相关成分分析 稀疏表示 高光谱解混
【基金】：国家自然科学基金项目(61401401,61172086,61071188,61261033,U1204607) 中国博士后科学基金项目(2014M561998) 郑州大学青年教师启动基金项目(1411318029)
【分类号】：TN911.7
【正文快照】： o引言 实际环境中,麦克风阵列测量得到的声音信号是测量在实际问题中,由科学仪器测量得到的数据往往 环境中各语音信号源产生的语音信号叠加上各种噪是被噪声污染的源信号的混合表现形式.例如,在基 声得到的混合信号.此外,在地球物理、遥感及通信于头皮脑电(EEG)的脑机接口系

【参考文献】

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本文编号：572872