【摘 要】
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实际ICA(Independent Component Analysis)模型中,观测信号常常被各种噪声干扰,致使ICA的源估计相当困难.针对信号源噪声污染情形,分析了ICA模型的估计难点;并假设信号和噪声的
【机 构】
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武汉理工大学网络信息中心,西南大学电子信息工程学院
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实际ICA(Independent Component Analysis)模型中,观测信号常常被各种噪声干扰,致使ICA的源估计相当困难.针对信号源噪声污染情形,分析了ICA模型的估计难点;并假设信号和噪声的时频特性不同,以一种高性能的双线性时频分布计算混合信号的时频特性,辅之Hough空间变换思想,将噪声能量扩展到整个参数空间,只选择信号能量占主导的自项点进行最小二乘对角化估计源信号,提出了一种时频抗噪ICA方法;最后,详细分析了该方法的抗噪性能.该方法扩展了ICA模型的应用限制条件,能有效分离各种非平
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