[发明专利]一种针对欠定盲源分离的混合矩阵估计方法

摘要

本发明涉及一种针对欠定盲源分离的混合矩阵估计方法，对接收到的两路观测信号分别进行短时傅里叶变换得到两路观测信号的短时傅里叶系数X1(t,f)和X2(t,f)，形成多个散点，去除低能量的散点；求取剩余散点的比值，根据比值将散点进行分类，得到散点数目最多的M类，计算每一类中散点比值的均值，然后将均值转化成直线的斜率角，再转换成列向量，根据方向接近的列向量得到旋转矩阵T，进行旋转变换，得到新的两路观测信号X′1(t,f)和X′2(t,f)；针对两路观测信号X′1(t,f)和X′2(t,f)，再次根据两路观测信号的比值将散点进行分类，得到散点数目最多的S类，计算每一类中散点比值的均值，然后得到相近的斜率角，通过这些斜率角得到对应的列向量，最后得到整个混合矩阵。

主权项

1.一种针对欠定盲源分离的混合矩阵估计方法，其特征在于：步骤1：对接收到的两路观测信号分别进行短时傅里叶变换得到两路观测信号的短时傅里叶系数X1(t,f)和X2(t,f)，将X1(t,f)和X2(t,f)对应的值分别作横坐标和纵坐标，形成多个散点，t表示观测时刻，f表示频率；步骤2：针对步骤1形成的多个散点，去除低能量的散点；步骤3：求取剩余散点的比值X2(t,f)/X1(t,f)，根据比值将散点进行分类，得到散点数目最多的M类，M为源信号个数，计算每一类中散点比值的均值Ri,i＝1,...M，然后利用θi＝arctanRi，arctan表示反正切函数，将均值转化成直线的斜率角，再转换成列向量[cosθi,sinθi]T，cos和sin分别表示余弦函数和正弦函数；步骤4：存储方向不接近的列向量；根据方向接近的列向量得到旋转矩阵T，按照[X1'(t,f),X'2(t,f)]T＝T[X1(t,f),X2(t,f)]T进行旋转变换，得到新的两路观测信号X1'(t,f)和X'2(t,f)；步骤5：针对步骤4获得的两路观测信号X1'(t,f)和X'2(t,f)，按照步骤1和步骤2所述方法进行处理，然后，对剩余散点用tanθ1＜Re{X'2(t,f)}/Re{X1'(t,f)}＜tanθ2去除偏离目标方向的散点，θ1和θ2为设定的角度上限值和下限值，Re{}表示取实部；再次根据两路观测信号的比值将散点进行分类，得到散点数目最多的S类，S为方向不接近的列向量的个数，计算每一类中散点比值的均值Qi,i＝1,...S，然后得到相近的斜率角，通过这些斜率角得到对应的列向量，最后得到整个混合矩阵。