[发明专利]一种基于网格和密度聚类的稀疏源信号盲分离方法在审

专利信息
申请号: 201810498587.1 申请日: 2018-05-23
公开(公告)号: CN108710917A 公开(公告)日: 2018-10-26
发明(设计)人: 王卫华;刘昱昊 申请(专利权)人: 上海海事大学
主分类号: G06K9/62 分类号: G06K9/62
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 201306 上*** 国省代码: 上海;31
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摘要: 发明公开了一种基于网格和密度聚类的稀疏源信号盲分离方法,所述的将两个传感器信号的混合模型扩展为M个传感器信号的混合模型并进行短时傅里叶变换,得到传感器信号的瞬时混合模型;所述的找出聚类中心,做为混合系数的估计。采用均匀划分的方式,将α‑δ平面离散化,将密度最大的N个网格作为混合系数;所述的恢复源信号;所述的对于时频域中的每一个时频点,最多可以有M个源信号的值不为零;所述的用求最小L1范数解的方法确定哪M个信号不为零,然后求出源信号的唯一解。本发明解决了源信号不充分稀疏情况下的欠定盲分离问题,密度和网格聚类的应用有效提高了计算效率,在盲信号处理,稀疏分量分析领域有着十分重要的意义。
搜索关键词: 传感器信号 盲分离 网格 稀疏源信号 混合模型 混合系数 密度聚类 稀疏 短时傅里叶变换 瞬时混合模型 盲信号处理 分量分析 计算效率 聚类中心 网格聚类 恢复源 离散化 时频域 唯一解 范数 时频 应用
【主权项】:
1.一种基于网格和密度聚类的稀疏源信号盲分离方法,其特征是所述方法包括以下几个步骤:步骤1.将两个传感器信号的混合模型扩展为M个传感器信号的混合模型并进行短时傅里叶变换,得到传感器信号的瞬时混合模型。步骤2.找出聚类中心,做为混合系数的估计。采用均匀划分的方式,将a‑δ平面离散化,即将其划分为若干个网格,将密度最大的N个网格作为混合系数。步骤3.利用步骤2得到的混合系数恢复源信号。提出了一个较为宽松的稀疏性条件,即:对于时频域中的每一个时频点,最多可以有M个源信号的值不为零。用求最小l1范数解的方法确定哪M个信号不为零,然后求出源信号的唯一解。
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