混合矩阵是可以根据需求将任意信号源定向的切换输出至任意目标终端的专业设备。
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′
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。
混合矩阵广泛应用于学校、军队、武警、公安、邮电、交通、航天、铁路、水利、电力、证券、防汛、石油、化工、金融、税务、工商、医院、娱乐、安防、政府等机关场所。
