基于FastICA的混合音频信号盲分离

• 作者: 许鹏飞 贾银洁
• 来源期刊: 信息与电子工程
• 学科: 工学
• 关键词: 独立成分分析 音频信号 FastICA算法 负熵
• 年，卷（期）: 2009,（4）
• 所属期刊栏目: 信号与信息处理
• 页码范围: 321-325
• 页数: 5页
• 分类号: TN911.72
• 字数: 3826字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-2892.2009.04.017

摘要

独立成分分析(ICA)作为一种有效的盲源分离技术已成为信号处理领域的热点,它以非高斯源信号为研究对象,在统计独立的假设下,对多路观测到的混合信号进行盲信号分离.为了提高算法的收敛速度和稳态精度,介绍了独立成分分析的基本原理,以及利用FastICA算法进行信号分离的理论依据,引入了改进的非线性函数,运用Matlab进行仿真比较3种非线性函数下的分离性能和改进的非线性函数在不同θ下的分离性能,结果表明在综合因素的考虑下,该改进函数在实现混合音频信号盲分离方面比改进前更有效.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贾银洁	淮阴工学院计算机工程系	8	58	4.0	7.0