一种非平稳卷积混合信号的时域盲源分离算法

该文将卷积混合盲源分离模型中的向量进行重新规划并对联合近似对角化方法加以推广,提出一种非平稳卷积混合信号的时域盲源分离算法。该算法先将采集到的卷积混合信号进行重排,使之满足重新定义向量后的瞬时混合模型特征,然后考虑到信号的非平稳特性,采用空间白化和联合近似块对角化方法分离出源信号。由于没有使用域变换而是从新的角度将卷积混合问题简化为瞬时混合问题,避免了卷积运算或域映射过程,降低了算法的复杂度。仿真实验验证了该算法的有效性并就参数的变化对信号干扰比的影响进行了分析。

基于小波域的非平稳卷积混合语音信号的自适应盲分离

一些卷积混合信号的盲分离算法是迭代性的,不适于实时应用.为此提出一种基于小波域的算法,用于卷积混合信号的自适应盲分离.对基于小波域的算法进行仿真,并与频域盲信号分离算法进行对比,结果表明所提出的算法能提高盲信号分离的性能.