1、线性无卷积混外,本文将文献5的方法推广到卷积混合信号的分合模型中传递函数矩阵(又称为混合矩阵)为常数矩离,最后给出了语言信号分离的数值模拟结果

2、xm(k)]T(1)公式(3)中A是mxn满秩矩阵,称为混合矩阵.ICA主要用于盲源信号分离:在混合矩阵和源信号(独立成分)未知的情况下,仅利用观测信号x,尽可能真实地分离出源信号s,这就是所谓的盲源分离问题(BlindSourceSeparation,简称BSS)

3、A是m×n维的列满秩矩阵(通常A称为混合矩阵).现有研究多数假定源信号的个数已知,且观测信号向量与源信号向量具有相同的维数,即m=n

4、在这里A是M×N维未知矩阵,称为混合矩阵.向量X则是源信号的线性混合.盲源分离就是要找到分离矩阵W,使得U(t)=WX(t),W=A-1,U(t)=S(t)

5、A称为混合矩阵.盲源信号分离问题就是要从观测矢量中恢复出源信号矢量,即要找到一个分离矩阵W,通过y=Wx产生源信号的估计

6、A称为混合矩阵.图1中W是一个解混矩阵,观测信号x通过该系统后得到近似于s的输出y.该过程可由下式表示:y=Wx(2)衡量一组信号是否接近互相独立,有多种准则,即优化判据

7、A是未知的满秩矩阵,称为混合矩阵,n假设为高斯白噪声.　式(1)可以有如下变换:x=As n=Σni=1aiαiαisi n=A′s′　文献来源

8、m×n维矩阵A称为混合矩阵.盲源分离的实质是在源信号s(t)和混合矩阵A均未知的情况下,根据观测向量x(t)找到一个分离矩阵W,使y(t)=Wx(t)成为s(t)的拷贝或估计

9、N)的线性混合,写成矩阵形式即:X(t)=AS(t)(1)　其中,A∈RN×N称为混合矩阵,它反映了介质或信道的传输特性

10、xm(k)]T为m维观测数据向量,其元素是各个传感器得到的输出,观测信号可用下面的方程描述:x(k)=As(k)(1)其中,m×n维矩阵A称为混合矩阵,其元素表示信号的混合情况　11、A称为混合矩阵,它是未知的m行n列的满秩矩阵.如果独立分量si具有单位方差,即E{sisi}=1(i=1,2,.n),则除了它的符号以外,可被唯一确定