【摘 要】
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大多数盲信号分离算法只适用于非高斯、平稳、相互独立的源信号，因此使用高阶统计量（HOS）有效解决以上问题。然而非平稳环境在实际问题中经常出现，本文主要考虑基于Cohen类时-频
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大多数盲信号分离算法只适用于非高斯、平稳、相互独立的源信号，因此使用高阶统计量（HOS）有效解决以上问题。然而非平稳环境在实际问题中经常出现，本文主要考虑基于Cohen类时-频分布的Wigner—Viue分布的有噪声污染的盲信号分离算法。通过联合对角化一组空间时-频分布矩阵，给出了一种选取时频点初值的选取准则，最后给出了针对非平稳混合信号的盲分离算法。仿真实验说明本文提出算法的有效性。
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