检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]上海交通大学振动,冲击,噪声国家重点实验室,上海200030
出 处:《上海交通大学学报》2001年第8期1155-1158,共4页Journal of Shanghai Jiaotong University
基 金:国家自然科学基金资助项目 (6 9772 0 0 1)
摘 要:在信号源少于传感器观测到的混合信号时 ,未知信号源数目的估计一直是已有盲分离算法中一个未解决的问题 .通过理论分析 ,提出并证明了在信号源盲分离问题中 ,可以通过计算混合信号数据矩阵的秩数来确定信号源的个数 .存在观测噪声时 ,可以通过计算混合信号数据矩阵的奇异值分解进行估计未知信号源数目 .给出了实际的计算方法 ,并通过计算实例证明了该方法的正确性和有效性 .从而解决了盲分离中信号源个数的估计问题 。The determination of the number of unknown source signals when there are fewer sources than the mixtures in blind source separation (BSS) has always been an unsolved problem. It is demonstrated that the source number can be estimated by computing the rank of the data matrix of the mixed signals. However, in the presence of noise, this simple conclusion will no longer hold. It is further proved that the number of sources can also be estimated reliably by computing the singular value decomposition of the data matrix of the signal mixture. A solution to the problem of source number estimation is thus found. It paves the way to wider applications of BSS methods to real world signal processing. Computer simulation shows the efficacy of the proposed method.
关 键 词:信号源盲分离 奇异值分解 秩 数据矩阵 数目估计 观测噪声
分 类 号:TN911.3[电子电信—通信与信息系统]
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