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首页> 外文期刊>Przeglad Elektrotechniczny >Underdetermined Blind Separation using modified subspace-based algorithm in the time-frequency domain
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Underdetermined Blind Separation using modified subspace-based algorithm in the time-frequency domain

机译：在时频域中使用改进的基于子空间的算法进行欠定盲分离

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Do rozwiązania problem nieokreślonej ślepej separacji (UBSS) Aissa-EI_Bey zaproponował algorytm czasowo-częstotliwościowy gdzie ustalono liczbę aktywnych źródeł pokrywających każdy punkt TF. W artykule zaproponowano zmodyfikowany algorytm bazujący na analizie składowej głównej PCA. Otrzymano poprawę parametrów bez powiększania skomplikowania metody. (Nieokreślona ślepa separacja przy wykorzystaniu algorytmu w dziedzinie czasu i częstotliwości)%To solve the underdetermined blind separation (UBSS) problem, Aissa-EI-Bey et al. have proposed the significant subspace-based algorithms in the time-frequency (TF) domain, where a fixed (maximum) value of K, i.e., the number of active sources overlapping at any TF point, is considered for simplicity. In this paper, based on the principle component analysis (PCA) technology, we propose a modified algorithm by estimating the number K for selected frequency bins where most energy is concentrated. Improved performances are obtained without increasing complexity.
机译：为了解决不确定盲分离（UBSS）问题，Aissa-EI_Bey提出了一种时频算法，其中确定覆盖每个TF点的有源源的数量。本文在分析PCA主要成分的基础上，提出了一种改进的算法。在不增加方法复杂性的情况下获得了改进的参数。 （使用时间和频率算法的不确定盲分离）％为了解决不确定的盲分离（UBSS）问题，Aissa-EI-Bey等人提出。已经提出了在时频（TF）域中基于子空间的重要算法，其中为简单起见考虑了固定的（最大值）K值，即，在任何TF点处重叠的有源源的数量。在本文中，基于主成分分析（PCA）技术，我们通过估计能量集中度最高的选定频点的数量K来提出一种改进的算法。在不增加复杂性的情况下获得了改进的性能。

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