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1)  convolutive mixture
卷积混合
1.
A subspace-type algorithm is developed for the blind separation of convolutive mixtures.
为实现卷积混合信号的盲分离,提出了一种基于斜投影的子空间方法,首先设计"过去"、"现在"和"未来"的观测数据空间,并通过斜投影将卷积混合转化成为线性瞬时混合;然后采用静态分离算法重构源信号。
2.
Ship radiant noises obtained by an array sonar are convolutive mixtures for multiple-sources and ocean noises through multiple-paths.
为提高被动声纳的检测能力、有效分离多目标信号与环境噪声,提出一种新的信号盲分离方法,利用滑窗短时傅里叶变换将时域信号卷积混合形式转换到频域瞬态混合形式。
3.
The problem on blind signals separation with convolutive mixtures in frequency domain is studied.
研究了卷积混合信号的频率域盲分离问题,为解决不同频率点分离输出信号的次序与幅度模糊性对信号分离造成的不利影响,利用高阶累积量谱线增强技术确定特殊频率点,提出了一种基于少数线谱频率点的频域盲分离方法,并提出多频率点间盲分离信号强相似的次序调整准则和幅度规范化。
2)  Convolutive Mixtures
卷积混合
1.
Time Domain Blind Separation for Convolutive Mixtures of Speech Based on Mutual Information;
基于互信息的卷积混合语音时域盲分离算法
2.
This paper proposes a nonlinear principle component analysis(PCA)cost function for blind separation of convolutive mixtures.
本文针对卷积混合的盲源分离,首先提出了一种基于非线性主成分分析(PCA)的准则,然后推导出了一种递推最小二乘(RLS)算法。
3)  convolved mixtures
卷积混合
1.
The convolutive model in the time domain is transformed to an instantaneous model in the frequency domain by sliding window short-time Fourier Transform,so more robust ICA algorithm of instantaneous model can be employed to solve convolved mixtures problem.
利用滑窗短时傅里叶变换将信号时域卷积混合形式转换到频域瞬态混合形式,这样可用瞬时混合模型中各种成熟的ICA算法进行卷积混合信号的盲分离。
4)  convolution mixture
卷积混合
1.
Underwater signals received by sonar are convolution mixtures.
实际水声环境中声纳接收到的信号是卷积混合信号。
5)  non-stationary convolved mixtures
非平稳卷积混合
6)  convolutive mixed signals
卷积混合信号
补充资料:混合积(a,b,c)


混合积(a,b,c)
mixed product

混合积(a,b,c)111‘xedp找日.以:eMe二二oe即。。卜,皿eH“e』,标量三重积(,,hr‘沙户汕以)向量a,b,c的 向量a与向量b和c的向最积(vector pro-duct)【b,c]构成的内积(~p代XJuct): (a,b,e)=(a,【b,el).见向量代数(vectoral罗brd).
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参考词条