2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、盲源分離(BSS)無需知曉源信號和傳輸通道的相關(guān)信息,只從接收端就可完成信號的估計與恢復(fù)。由于在故障診斷、語音增強(qiáng)、遙感等方向擁有廣闊的應(yīng)用前途,1980年開始研究至今,BSS相關(guān)理論和現(xiàn)實運用都獲得飛速成長,現(xiàn)已是信號處理學(xué)科的熱門方向。但是,BSS在實際應(yīng)用中也暴露出一些問題,例如分離性能受限等。
  本文首先介紹BSS問題的背景、發(fā)展及國內(nèi)外研究現(xiàn)狀,緊接著闡述BSS基本模型、預(yù)處理方法、分離判據(jù)和評價指標(biāo)等基礎(chǔ)理論,然后以

2、等變自適應(yīng)盲源分離(EASI)和單通道盲源分離(SC-BSS)為對象,從正定和欠定兩個方向?qū)SS開展研究,具體研究內(nèi)容包括:
  (1)針對基于串音誤差的變步長EASI(VEASI)算法中串音誤差在源信號各分量能量差別大,或者全局矩陣為某些非行元素優(yōu)勢矩陣時無法精確評判分離效果的缺陷,提出基于分離度和串音誤差的變步長EASI(IVEASI)算法,綜合串音誤差和分離度調(diào)節(jié)步長,提高分離性能。
  (2)針對IVEASI算法中

3、初始矩陣隨機(jī)選取導(dǎo)致的收斂速度問題,提出基于RW-MCSO算法的IVEASI算法。在雞群算法小雞、公雞粒子位置更新中引入變異因子和隨機(jī)慣性權(quán)重,提出RW-MCSO算法,利用RW-MCSO算法優(yōu)化IVEASI算法的初始分離矩陣,提高IVEASI算法的收斂速度。
  (3)針對基于經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(EMD)的SC-BSS算法中EMD存在端點效應(yīng)和模態(tài)混疊的問題,結(jié)合變分模態(tài)分解(VMD),提出基于VMD的SC-BSS算法。首先采用VMD將

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