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卷积混叠盲信号分离的一种线性化方法 总被引：1，自引：0，他引：1
卷积混叠的盲信号分离是盲源分离问题中的难点．针对独立同分布的非高斯信号的卷积混叠,提出了一种新的盲解卷积方法——“两步提取法”：第一步消除所有源信号的延迟分量,提取仅含有源信号的线性混叠分量,使其转化为线性混叠盲源分离问题,称之为“卷积线性化”;第二步对“卷积线性化”后的估计信号进行分离,最终分离出源信号．同时,利用统计和矩阵理论,证明了设计“卷积线性化”滤波器的方法．仿真试验结果显示了该方法的可行性． 相似文献
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从Ｈｅｌｍｈｏｌｔｚ波动方程出发，导出了假定条件下超声成像模型．依据此模型对接收信号进行Ｗｉｅｎｅｒ逆滤波，实验表明这一方法能有效提高系统的分辨率 相似文献
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易清明 《东南大学学报(自然科学版)》2008,38(4)
从最简单的IIR-SIMO信道出发,采用离散傅立叶变换从理论上推导出了源信号估计值与观测信号的基本关系,据此提出了源信号固定点迭代计算方法,并基于最小均方误差准则给出了确定滤波器阶数的代价函数.在此基础上,进一步将这种分析方法推广到标准SIMO信道,进而最终建立了标准SIMO信道盲解卷固定点新算法.该算法无需设置迭代步长,也不像已有的许多SIMO盲解卷算法一样要求源信号属于有限字符集.针对混迭语音信号进行的仿真结果验证了算法理论分析的正确性和算法的有效性. 相似文献
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从Ｈｅｌｍｈｏｌｔｚ波动方程出发，导出了假定条件下超声成像模型，依据此模型对接收信号进行Ｗｉｅｎｅｒ逆滤波，实验表明这一方法能有效提高系统的分辨率。 相似文献
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提出了一种"逐次替代"卷积混叠盲信号分离方法。针对观测信号数目多于源信号数目的混叠情形,基于最小均方误差准则,将问题转化为求解一个关于信道参数和源信号的优化问题。通过代价函数对未知参数求导数,分别得到关于信道参数和源信号的两个表达式,通过对两个表达式的相互逐次替代来寻求源信号。由此给出了"逐次替代"卷积混叠盲分离方法。逐次替代盲解卷算法无需设置迭代步长,容易编程实现。仿真表明,该算法对于FIR SIMO情形能得到较好的效果。 相似文献
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传统的超声解卷积的方法，是从测量信号中去掉测量系统冲激响应的影响，从而恢复实际回波信号．对于通过解卷恢复非均匀结构软组织深部散射源的散射信号，非均匀声程介质冲激响应的估计就成为关键．笔者从改进的传输模型出发，利用维纳逆滤波方法，逐层估计出组织中非均匀声程介质的冲激响应．计算机模拟实验证明该方法是可行的 相似文献
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