一种基于单源点的复值盲分离混合矩阵估计方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201811607627.8
IPC分类号：G06K9/62
申请日期：
2018-12-27
申请人：
西安交通大学

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专利名称	一种基于单源点的复值盲分离混合矩阵估计方法
申请号	CN201811607627.8	申请日期	2018-12-27
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2019-05-03	公开/公告号	CN109711468A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/62 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕 G06K9/62 应用电子设备进行识别的方法或装置〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;6;2查看分类表>
申请人	西安交通大学	申请人地址	陕西省西安市咸宁西路28号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	西安交通大学	当前权利人	西安交通大学
发明人	成玮;加正正;陈雪峰;周光辉;倪晶磊;朱岩;陆建涛
代理机构	西安通大专利代理有限责任公司	代理人	徐文权

摘要

本发明公开了一种基于单源点的复值盲分离混合矩阵估计方法，对于频域卷积盲分离，利用短时傅里叶变换将时域卷积混合模型转化为每个频带上的频域瞬时混合模型，基于混合数据样本的稀疏性假设，对复值混合数据进行相位标准化和取实部运算，将单源点提取由复数域转化到实数域来进行，同时使得数据的聚类特性复现在实数域，避免了在复值域运算的过程，提高了获取单源点问题的求解效率；利用稀疏编码技术，实现位于同一个一维子空间的数据点的搜寻，然后将单源点回溯到复域，通过基于相位不变的Hermitian角余弦距离的层次聚类法实现复值混合矩阵的估计。本发明仅需观察信号大于等于2个，即可实现任意源数目混合矩阵的估计。

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