基于Gabor变换的欠定盲信号分离新方法
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    摘要:

    结合Gabor变换和盲信号分离的各自优点,提出了一种基于Gabor变换的欠定盲信号分离新方法。首先通过混合信号的Gabor变换系数之间的相互关系,得到了源信号个数的估计;然后对Gabor变换后的信号进行阈值处理,并进行Gabor逆变换得到新的混合信号,从而实现混合信号的升维。再利用现有的盲信号分离方法进行处理,该方法不受源信号个数的限制,因此属于一种欠定盲信号分离方法;最后,通过一组仿真信号的欠定盲分离验证了该方法的有效性。

    Abstract:

    A new method of blind source separation (BSS) is proposed in under-determined mixtures based on Gabor transform, and it combines the advantages of Gabor transform and BSS. Firstly, one can obtain the estimate for the number of source signals by the ratios of the coefficients of the mixed signals in Gabor transform field. Then, the appropriate threshold values are selected to process the Gabor transform coefficients, and the inverse Gabor transform is applied to the revised signals. This obtains new combinations of source signals to increase the dimensions of mixed signals. Moreover, the existing BSS methods, such as JADE, can be applied to the new mixed signals with the existing mixed ones, and one can obtain the separated source signals. The effectivity of the method is verified by some simulated signals.

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