小波去噪算法在含噪盲源分离中的应用

• 作者: 吴微 彭华 王彬
• 来源期刊: 数据采集与处理
• 学科: 工学
• 关键词: 小波阈值收缩算法 平移不变量 含噪盲源分离 贝叶斯收缩算法
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 页码范围: 1286-1295
• 页数: 10页
• 分类号: TN911.7
• 字数: 5567字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16337/j.1004-9037.2015.06.018

摘要

无噪模型下的盲源分离算法在信噪比较低的情况下并不适用。针对该情况一种解决方案就是先对含有高斯白噪声的混合信号进行去噪预处理，然后使用盲源分离算法进行分离。为此，本文提出了一种适用于信噪比较低条件下的基于平移不变量的小波去噪算法。该算法首先使用高频系数滑动窗口法准确估计含噪混合信号的噪声方差，然后使用Bayesshrink阈值估计算法得到更加合理的阈值，最后在不降低去噪效果的同时缩小了平移不变量的范围，减少了运算量。实验仿真表明，在信噪比较低的情况下，与传统小波去噪算法相比，该算法可以更加有效地去除噪声，在很大程度上提升盲源分离算法的性能。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王彬	解放军信息工程大学信息系统工程学院	30	137	7.0	9.0
2	彭华	解放军信息工程大学信息系统工程学院	82	494	12.0	17.0
3	吴微	解放军信息工程大学信息系统工程学院	3	35	3.0	3.0