[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
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: | 本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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