摘要
本发明涉及一种强冲击噪声环境下的盲源分离方法与系统,本发明提供了一种新的无需参数设置的压缩变换函数以抑制加在观测信号上的冲击噪声,将经过函数变换后的信号进行短时傅里叶变换,得到抑噪后的观测信号的时频矩阵,在各频点上使用特征矩阵联合相似对角化算法进行分离,得到各频点分离信号,再使用最小失真法解决各频点分离信号的幅度模糊性,使用相邻频点幅度相关性的排序算法解决各频点分离信号的排序模糊性,最后对处理后的分离信号的时频矩阵进行逆短时傅里叶变换即可得到估计的源信号。本发明可以实现在强冲击且低信噪比噪声干扰观测信号的情况下依然可以实现有效的盲源分离,具有精度高、鲁棒性强等优势,应用前景广泛。
技术关键词
冲击噪声环境
短时傅里叶变换
信号
排序算法
高阶统计量
可读存储介质
混合矩阵
代表
信噪比
鲁棒性
计算机
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