一种改进的基于奇异值分解的信源数目估计算法

信源数目估计问题在盲源分离中具有重要的意义。研究了传感器数目大于信源数目时的源数估计问题。首先分析了用奇异值分解法进行信源数目估计的优势与不足,然后提出了一种改进的基于奇异值分解的信源数目估计算法。该算法首先对含噪混合信号进行奇异值分解,然后检测信号分量与噪声分量之间的转折点,将信号分量与噪声分量区分开来,从而得到信号源的数目。实验仿真表明,该算法在低信噪比以及采样点数较少时仍然具有好的性能。

基于能量算子的单通道盲分离中源信号数目估计算法

分析了利用Teager能量算子检测信号奇异点的原理,给出了数字调制混合信号能量函数幅度的表达式,重点研究了加性高斯白噪声对混合信号能量函数的影响,提出一种基于能量算子的单通道盲分离中源信号数目估计算法。仿真结果验证了算法的有效性。