[发明专利]基于短时傅里叶变换和BP神经网络的频域盲源分离方法有效
| 申请号： | 202111229783.7 | 申请日： | 2021-10-22 |
| 公开（公告）号： | CN113674756B | 公开（公告）日： | 2022-01-25 |
| 发明（设计）人： | 李爽;王景景;董新利;温琪;杨星海;秦华杉;施威;宋娟 | 申请（专利权）人： | 青岛科技大学 |
| 主分类号： | G10L21/0272 | 分类号： | G10L21/0272;G10L25/30;G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06F17/14 |
| 代理公司： | 青岛海昊知识产权事务所有限公司 37201 | 代理人： | 刘艳青 |
| 地址： | 266061*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于短时傅里叶变换和BP神经网络的频域盲源分离方法，该方法包括：利用不同调制方式的信号来训练BP神经网络；接收混合信号，对混合信号进行短时傅里叶变换，得到信号的时频信息；利用基于峰度最大化的ICA算法在频域对时频信息进行分离，得到分离后的频域信号；提取频域信号频谱的多个特征，基于训练的BP神经网络利用频谱特征对该信号进行频谱分类；对谱分类后的信号按照类别分别进行傅里叶反变换得到分离后的各个时域信号。本发明通通过使用短时傅里叶变换和BP神经网络分类方式增加了算法的鲁棒性，使得其频域盲源分离性能更好，保证了后续的信号解调过程的有效性。本发明有效实现了信号的频域盲源分离。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 傅里叶变换 bp 神经网络 频域盲源 分离 方法 | ||
【主权项】：
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