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一种基于非负矩阵分解的改进FastICA盲源分离方法

王艳芳  王敏  
【摘要】:针对语音信号线性瞬时混合模型的盲源分离求解问题,提出一种结合非负矩阵分解和负熵最大化的快速不动点迭代算法,结合语音信号的短时平稳性,在预加重、分帧加窗处理的基础上,通过短时傅立叶变换得到频谱,实现语音信号的时频转换,并将幅度谱作为非负矩阵分解算法的输入矩阵,从而得到源混合信号的估计矩阵,然后利用改进的快速不动点独立分量分析算法实现信号分离.仿真结果表明,与传统的基于负熵的快速独立分量分析方法相比,该方法在运行速率方面得到了优化,从而验证了该算法的有效性.

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