發明
中華民國
101113164
I 455115
於旋積混合盲信號源中將多個訊號源進行分離之方法
國立中央大學
2014/10/01
我們欲解決的問題是在不知道源訊號個數的情況下,一個稀疏欠定的卷積盲訊號源分離。我們的演算法分為兩個階段,先估計混合矩陣然後才利用此矩陣分離源訊號。 在估計混合矩陣時,首先定義了兩個特徵參數,包括了level-ratio以及phase-difference,然後利用KNN Graph方式,去除資料中的離群樣本,並用K-Means演算法對其餘的資料分群,我們提出將K-Means演算法和貝氏資訊準則作組合以達到估測源訊號個數的目的。 由於利用K-Means演算法所得到的混合矩陣之行向量中存在著排列的問題。我們偵測源訊號之方位(Direction of Arrival, DOA),參考每個行向量所對應到的角度進而解決排列問題,達到估計混合矩陣的目的。此外,我們對此混合矩陣,進行相位之補償,已獲得更精確之混合矩陣估計。得到混合矩陣後,再應用最大後驗機率所推導出的最小1範數之欠定線性最佳化問題分離源訊號。 A new convolutive blind source separation method is proposed here. We use level-ratio and phase-difference as the features. A KNN graph is used to eliminate the outliers. A phsae compensation technique is used to estimate the mixing matrix more accurately.
智權技轉組
03-4227151轉27076
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