基于传感器信号相关抑制的欠定盲源分离优化方法

本申请涉及一种基于传感器信号相关抑制的欠定盲源分离优化方法。所述方法包括：通过对测量信号进行自适应白化处理，利用动态协方差矩阵重构技术，极大降低传感器信号间相关性，有效压缩特征空间维度，降低采集数据之间的耦合程度。构建基于L1范数约束的聚类优化框架，引入稀疏诱导正则化策略，显著提升源信号估计精度。相比传统方法，该算法大幅提升源信号分离后的信噪比，从而获得更清晰的源信号表示。采用本申请不仅能够适应源信号数量和混合矩阵的不确定性，而且能够在解耦过程中降低噪声干扰，有效地从复杂的信号环境中提取出有用的信息，为系统状态监测、仪器故障诊断等提供了有效的技术支撑。