强噪声源背景下的盲信号提取

• 作者: 万建伟 刘海涛 黄晓斌
• 来源期刊: 信号处理
• 学科: 工学
• 关键词: 独立成分分析 信号子空间 滤波
• 年，卷（期）: 2006,（5）
• 所属期刊栏目: 短文与研究通讯
• 页码范围: 746-749
• 页数: 4页
• 分类号: TN91
• 字数: 2518字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-0530.2006.05.031

摘要

低信噪比下的去噪一直是一个难题,最近Emir等人提出了independent component analysis(ICA)去噪方法,该方法在光学功能成像中得到了成功应用.但研究发现在极低信噪比,由于观测信号的样本协方差矩阵具有奇异性,这使得ICA去噪算法中的白化处理步骤无法进行.为解决这一问题,本文利用信号子空间的概念,在ICA去噪方法的基础上提出了一种新的基于信号子空间的ICA(ICA based on signal subspace;SSICA)去噪方法.仿真表明该方法能在极低信噪比下有效去噪,同时与传统的滤波去噪相比,SSICA去噪方法在去噪的同时还能够成功得将频域重叠的信号正确分离.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	万建伟	国防科技大学电子科学与工程学院	136	1396	20.0	30.0
2	刘海涛	国防科技大学电子科学与工程学院	23	139	7.0	11.0
3	黄晓斌	国防科技大学电子科学与工程学院	20	87	6.0	8.0