稀疏分量分析的RANSAC算法

• 作者: 曹杰 章建军
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 稀疏分量分析 随机抽样一致 欠定混叠 盲源分离 矩阵估计
• 年，卷（期）: 2014,（6）
• 页码范围: 1681-1683,1687
• 页数: 4页
• 分类号: TP911
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2014.06.018

摘要

为了提高盲源分离的分离性能,提出了基于随机抽样一致(RANSAC)的稀疏分量分析方法.首先,如果时域源信号不稀疏,则先对混合信号按要求进行短时傅里叶变换、小波变换或非下采样轮廓波变换等线性变换,使其在相应的变换域稀疏化;其次,利用RANSAC算法以序贯的方式估计出混合矩阵的列向量;最后,利用最短路径法等源估计算法估计出源信号,实现盲源分离.理论分析和实验均表明,此算法不仅可以有效地估计出混合矩阵,而且对稀疏度要求适当降低的信号也有较好的分离效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曹杰	南京航空航天大学无人机研究院	27	190	9.0	12.0
2	章建军	南京航空航天大学电子信息工程学院	4	11	3.0	3.0