盲信号分离造句

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盲信号分离研究分类与展望
基于盲信号分离的数字水印检测与提取
一种基于时频分析的盲信号分离算法
基于时延估计波束形成预处理的实时语音盲信号分离研究
基于独立分量分析( ica )方法研究了盲信号分离的基本理论和部分有效方法。
( 3 )论文对盲信号分离技术在模式识别以及信号处理方面的应用研究进行了探讨。
盲信号分离不仅对信号处理的研究而且也对神经网络理论的发展起到积极的推动作用。
论文主要包括以下四部分内容: 1 、简单介绍了自适应波束形成和盲信号分离的基本理论。
盲信号分离在信号处理领域中日益显示出其重要性,而独立分量分析是其中的重要组成部分。
盲信号分离技术是信号处理中用于阵列处理和数据分析的一种新的技术，在源信号和混合过程未知情况下，从混合信号中分离出源信号。
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盲信号分离技术可广泛应用于无线通讯、医学信号处理、图像处理以及雷达信号处理等多个应用领域，已成为信号处理领域的一个研究热点。
指出盲信号分离的不确定性表现为分离信号排序顺序的不确定性和波形幅度的不确定性， ica的基本估计准则：非线性去相关和最大化非高斯性。
本论文对盲信号分离技术理论及其应用问题进行了研究，主要工作如下： ( 1 )搜集、整理、总结了国内外盲分离方面最新的研究成果和进展，介绍盲分离基本概念和理论，并着重讨论了几种比较常用的盲分离学习算法及算法特点。
盲信号分离技术是近年来信号处理领域的一个研究热点，由于其能够从观测的混合信号中恢复出原始信号，而对原始信号和混合系统的先验知识要求很少，因此在无线通信、医学信号处理、图像增强和语音分离方面有着广泛的应用。
本论文基于以上两种不同的混合模型对盲信号分离理论和近年来出现的一些经典分离算法进行了分析研究,主要工作如下: 1 .搜集、整理、总结近十年国内外盲信号分离领域的研究成果,并选择了一些经典盲信号分离算法进行理论研究和仿真实验分析。
以此为基础,在盲信号分离的瞬时线性混合模型和卷积混合模型下,对独立分量分析算法进行了研究,主要工作如下: 1 .在瞬时线性混合模型下,详细讨论了改进h - j算法。
该算法将盲信号分离问题和离散小波变换相结合用于数字图像水印技术：水印嵌入时，以二值图像作为水印，嵌入到被保护图像的小波域中，保证了水印的鲁棒性和不可见性；水印提取时利用盲信号分离算法在没有原始图像的情况下将具有一定分辨率的水印图像提取出来，直观方便。
独立分量分析技术以非高斯源信号为研究对象,在统计独立的假设下,对多路观测到的混合信号进行盲信号分离,已广泛应用于无线通讯、生物信号提取、语音信号处理、图像处理和噪声抑制等领域。
针对原始图像在水印检测时难以获得的实际问题，以及解决这类问题的现有盲水印算法大多存在水印形式直观性差、检测时阈值难以确定的缺点，提出一种基于盲信号分离的盲水印算法。
但是要在计算机上实现人耳的这个能力是非常困难的,这就是计算机模拟人耳功能的盲信号分离问题( bss ) ,即要从混合在一起的声音信号中分离出一个或者多个感兴趣的声音信号出来,而事先我们对混合在一起的声源信号的情况是根本不知道的。