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盲源分离的目的在于只利用接收数据把被瞬时线性混合的源信号恢复出来.该文讨论的是一种在复各向同性的SαS噪声中的盲源分离方法,SαS过程能够很好地描述许多具有冲激特性的信号和噪声,但其二阶和高阶统计量是不存在的,所以首先用基于子空间逼近和白化的方法对观测数据进行处理,然后利用特征矩阵近似联合对角化方法来估计源信号和混合矩阵.仿真结果说明该方法具有良好的性能.