公开(公告)号：CN104375976B

公开(公告)日：2017-11-21

申请号：CN201410613325.7

申请日：2014-11-04

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 罗勇江 ,  艾小凡 ,  汤建龙 ,  赵国庆 ,  杨松涛

IPC: G06F17/16 ,  G10L21/0272

Abstract: 本发明公开了一种基于张量正则分解的欠定盲源分离中的混合矩阵识别方法，主要解决现有技术在估计混合矩阵时受特定条件限制的问题。其实现步骤是：(1)对源信号进行采样得到观测数据；(2)利用观测数据的四阶累积量计算在不同时延下的四阶协方差矩阵；(3)将不同时延下的四阶协方差矩阵扩展成三阶张量的形式；(4)对三阶张量进行张量正则分解得到待识别混合矩阵的Khatri‑Rao乘积矩阵；(5)利用特征值分解的方法对该乘积矩阵进行处理，得到混合矩阵的估计值。本发明具有识别精度高的优点，可用于语音、通信、雷达及生物医学领域源信号在时频混叠条件下的欠定盲源分离。

公开(公告)号：CN104375976A

公开(公告)日：2015-02-25

申请号：CN201410613325.7

申请日：2014-11-04

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 罗勇江 ,  艾小凡 ,  汤建龙 ,  赵国庆 ,  杨松涛

IPC: G06F17/16 ,  G10L21/0272

Abstract: 本发明公开了一种基于张量正则分解的欠定盲源分离中的混合矩阵识别方法，主要解决现有技术在估计混合矩阵时受特定条件限制的问题。其实现步骤是：(1)对源信号进行采样得到观测数据；(2)利用观测数据的四阶累积量计算在不同时延下的四阶协方差矩阵；(3)将不同时延下的四阶协方差矩阵扩展成三阶张量的形式；(4)对三阶张量进行张量正则分解得到待识别混合矩阵的Khatri-Rao乘积矩阵；(5)利用特征值分解的方法对该乘积矩阵进行处理，得到混合矩阵的估计值。本发明具有识别精度高的优点，可用于语音、通信、雷达及生物医学领域源信号在时频混叠条件下的欠定盲源分离。