盲源分离论文

论文摘要房颤是临床最常见的一种心律不齐病症，在通常人群中的发病率为0．4％到1．0％，并且随着人群年龄的增加，其发病率逐渐提高。临床医学表明，房颤是诱发血栓，导致心血管疾病的重...

论文摘要独立成分分析(IndependentComponentAnalysis,ICA)是一种新的数据处理与分析方法,目的在于从观测信号中分离或提取出相互统计独立的未知源信号。...

论文摘要独立分量分析(IndependentComponentAnalysis，ICA)是近期发展起来的一种新的数据处理方法。其目的是从观测到的混合信号中分离(或提取)出分布未...

论文摘要独立成分分析(IndependentComponentAnalysis,ICA)是一种新兴的数据处理与分析方法,主要用于在源信号和混合信道未知的情况下,从观测数据来提取...

论文摘要机械振动源信号的分离与分析对于机械系统的状态监测与故障诊断具有重要理论意义和实用价值。本论文结合国家自然科学基金项目（编号50675194,50505016）,开展了机...

论文摘要内燃机振声信号为典型的非平稳时变信号,频率成分十分复杂,采用传统的谱分析方法难以对其进行时域局部化分析,无法全面地揭示信号频率成分的时变特性。时频分析方法是一种时频局域...

论文摘要粒子群优化算法是在对鸟群捕食行为模拟的基础上提出的一种群集智能算法,是进化计算领域中一个新的分支。它的主要特点是原理简单、参数少、收敛速度较快、易于实现。因此,该算法一...

论文摘要近几年，作为盲源分离(BlindSourcesSeparation：BSS)的一种新方法，独立分量分析(IndependentComponentAnalysis：ICA...

论文摘要语音信号处理是信息高速公路、多媒体技术、办公自动化、现代通信及智能系统等新兴领域应用的核心技术之一。然而由于受到各种噪声的影响，使接收者接收到的语音已非纯净的原始语音信...

论文摘要目前的人机交流主要是手动操作方式实现人机对话,限制了人与计算机系统和机电系统交流的灵活性。为了提高数字化家电系统人机对话灵活性,方便老人、残疾人等特殊人群需要,在人机对...

论文摘要盲源分离(Blindsourceseparation，BSS)是近十几年来数字信号处理领域的一个活跃分支。因为对先验信息要求低，盲源分离已被广泛应用在无线通信、生物医学...

论文摘要在社会信息化的进程中,信息已成为社会发展的重要资源,而Internet技术的飞速发展,又使信息的网上传播变得极其迅速和方便。然而,由于Internet具有全球性和开放性...

论文摘要先进制造技术的发展要求现代制造系统必须安全可靠稳定运行,使得加工设备和加工过程的工况监控和故障诊断越来越重要,成为一门集传感器技术、图像处理、自动控制、人工智能、信号处...

论文摘要盲信号处理（BSP）是目前信号处理中最热门的新兴技术之一，它具有稳定的理论基础和许多方面的应用潜力。事实上，BSP已成为重要的研究课题，并在许多领域得到发展，尤其是在雷...

论文摘要基于提高阵列声纳信号检测与处理能力,将信号盲处理理论与技术应用于水声信号处理。重点围绕水声信号盲分离技术展开基础研究,提出或扩展了多种适用盲分离方法,实现多目标水声信号...

论文摘要本论文在简要介绍稳定分布统计特性的基础上,讨论了一种不同于二阶过程功率谱密度的共变谱密度概念,建立了一种基于自共变序列与共变谱密度的非高斯稳定分布白噪声的概念及其判断标...

论文摘要独立分量分析（IndependentCompondentAnalysis：ICA）是近年来提出的非常有效的数据分析工具，它主要用来从混合数据中提取出原始的独立信号。最基...

论文摘要论文介绍了独立向量分析的产生背景和应用前景,简单介绍了目前独立向量分析用于盲源分离的几种方法,然后利用小波变换的方法进行非平稳信号的独立向量分析,具体算法是:先对混叠信...

论文摘要本文提出了一种利用拉普拉斯正态混合分布的概率密度函数作为语音信号概率密度函数的估计,通过这个函数推导出自然梯度算法的激活函数,与传统的用拉普拉斯分布的概率密度函数作为语...

论文摘要论文的主要研究对象是盲源分离问题。目前,解决盲信号分离问题最主要的方法是独立分量分析(IndependentComponentAnalysis,ICA)。ICA的主要思...