基于方向密度检测与霍夫变换的混合矩阵估计

发布时间：2017-11-13 20:09

  本文关键词：基于方向密度检测与霍夫变换的混合矩阵估计

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【摘要】：针对欠定盲源分离混合矩阵的估计问题,提出一种基于局部方向密度检测的孤立时频点处理与霍夫变换相结合的混合矩阵估计算法.首先通过变换域单源时频点处理增强信号的稀疏性,对散点图中的方向直线进行霍夫变换,通过判断局部极大值点确定源信号数量并估计混合矩阵.针对霍夫变换易出现的峰值簇拥问题,提出采用局部方向密度检测方法先判别并去除孤立时频点,之后再进行霍夫变换,提高了混合矩阵的估计精度.实验结果表明本文所提出的方法能够在未知源信号数量情况下实现混合矩阵估计,且估计精度高于K-means等常用方法.
【作者单位】： 燕山大学信息科学与工程学院;燕山大学河北省测试计量技术及仪器重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51204145,61102110) 河北省自然科学基金资助项目(E2013203300,E2016203223) 河北省高等学校自然科学研究计划项目(Q2012087) 秦皇岛市科学技术研究与发展计划项目(201302A033)
【分类号】：TN911.7
【正文快照】： 2.燕山大学河北省测试计量技术及仪器重点实验室,河北,秦皇岛066004)盲源分离(blind source separation,BSS)是指在源信号及传输信道参数均未知的情况下,根据输入源信号的统计特征,仅利用观测信号来恢复源信号的过程.由于其在数字通信、语音识别和阵列信号处理等领域具有广泛

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本文编号：1182200