【摘 要】
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该文首先对信号盲分离问题的研究历史以及研究现状进行了较为全面的回顾和论述,给出了信号盲分离问题的数学描述,包括盲分离问题的数学模型、保证盲分离问题可解的基本假设条
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该文首先对信号盲分离问题的研究历史以及研究现状进行了较为全面的回顾和论述,给出了信号盲分离问题的数学描述,包括盲分离问题的数学模型、保证盲分离问题可解的基本假设条件、信号盲分离问题中常用的数学原理和方法以及现有的信号盲处理主要算法等.并以次为基础对信号盲处理的盲处理的某些方面进行了更深入的研究.该文重点研究了以声信号为背景的盲处理方法.现有的大部分盲分离算法都是建立在高阶统计量的基础上的,因为只有高阶统计量才能够使得输出的信号是相互独立的.而二阶统计量只能够使得输出信号互不相关,但并不能够保证它们相互独立,这不符合盲分离所要遵循的独立分量分析的原则,因此,使用二阶统计量是不足以对信号进行盲分离的.随后,该文着重讨论了会导致盲分离彻底失败的相邻频段的对准问题,提出了自己的解决方案.为了充分说明算法的盲分离性能,该文对实验研究给予了充分的重视,分别在半消音室、水池和实际工作空间中进行了多次的试验.在该文的实验部分,利用实际录制的语音信号作为源信号对该文提出的盲分离算法进行了测试,证明该文的算法能够很好地实现声信号和语音信号的盲分离.
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