探讨欠定情形(即观察信号的个数少于源信号个数)下的盲信号分离, 提出一种新的方法, 即时域检索平均法(SAMTD), 该方法可解决目前在频域中难以处理的一类问题, 它利用一类语音信号在时域中的稀疏持续性, 回避像K均值聚类或势函数等常用统计聚类方法. 为估计混叠矩阵, 它剔除那些不与基矢量共向或反向的数据样本, 以提高其估计的准确性. 在源信号的恢复上, 提出了一个超完备线性几何ICA改进算法. 几个语音信号实验的仿真数据展示了所提方法的性能和实用性.
欠定盲信号分离 稀疏表示 时域检索平均法 超完备独立分量分析