文件名称：word源码java-bss2014:频域盲源分离算法研究及其在高速列车噪声成分分离中的应用
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更新时间：2024-06-25 16:27:59
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word源码java 频域盲源分离算法研究及其在高速列车噪声成分分离中的应用 北京交通大学 博士学位论文 作者：纳跃跃 导师：于剑 中文摘要 盲源分离问题研究的是如何将各个源信号从观测得到的混合信号中分离出来，所谓“盲源”，是指源信号和混合环境都未知。盲源分离技术有许多潜在的应用，例如语音增强、语音识别、脑电信号分析及核磁共振成像分析、特征提取、地质勘探、图像去噪、高光谱图像处理等。 在本文中，我们主要关注的是频域盲源分离算法。由于信号在介质中的传播速率是有限的，所以在真实环境中所观测得到的信号往往是各个源信号以及它们的延时、衰减、回响的叠加，即信号是卷积混合的。频域盲源分离算法利用短时傅里叶变换（Short Time Fourier Transform, STFT）将时域上的卷积混合转换为频域上的瞬时混合，然后利用目前研究比较成熟的瞬时盲源分离算法在各个频段上进行分离，所以，整个分离问题可以得到极大的简化。但是，频域盲源分离算法也会受到所谓的“排列歧义性”的影响：在输出最终结果之前必须将各个频段上分离好的信号重新调整为相同的输出顺序，也就是说，在各个频段分离完毕之后，频域盲源分离算法