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摘要:
本文从信号的相关性出发,提出信号时间相关度的定义,并证明了时间相关度定义具有如下性质:一组独立源信号的线性混合信号其时间相关度介于源信号中时间相关度的最小值和最大值之间.本文根据这一定义及性质,利用矩阵广义特征值理论,建立时间相关度的广义特征值问题,通过求解此广义特征值问题的特征矢量,从而达到分离信号的目的.本文算法适用于瞬时混合模型,仿真结果证明本算法可以应用与灰度图像的分离及复杂混合环境中声音的分离,计算简单,性能良好,效果真实可靠.
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文献信息
篇名 一种基于时间相关度的盲分离方法
来源期刊 信号处理 学科 工学
关键词 时间相关度 盲信号分离 BSS 广义特征值
年,卷(期) 2009,(2) 所属期刊栏目 论文与技术报告
研究方向 页码范围 204-209
页数 6页 分类号 TP391
字数 3212字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-0530.2009.02.008
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 舒勤 四川大学电气信息学院 106 655 15.0 20.0
2 刘彦 四川大学电气信息学院 33 129 7.0 10.0
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研究主题发展历程
节点文献
时间相关度
盲信号分离
BSS
广义特征值
研究起点
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
信号处理
月刊
1003-0530
11-2406/TN
大16开
北京鼓楼西大街41号
18-143
1985
chi
出版文献量(篇)
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