Phân tách mù dưới điều kiện không xác định của các nguồn không rời nhau trong miền thời gian-tần số Dịch bởi AI IEEE Transactions on Signal Processing - Tập 55 Số 3 - Trang 897-907 - 2007
Abdeldjalil Aissa-El-Bey, Nguyen Linh-Trung, Karim Abed-Meraim, Adel Belouchrani, Yves Grenier
Bài báo này xem xét việc phân tách mù các nguồn không ổn định trong trường hợp không xác định, khi số nguồn nhiều hơn số cảm biến. Một khung tổng quát cho vấn đề này là làm việc trên các nguồn mà có tính phân tán trong một miền biểu diễn tín hiệu nào đó. Gần đây, hai phương pháp đã được đề xuất liên quan đến miền thời gian-tần số (TF). Phương pháp đầu tiên sử dụng các phân phối thời gian-tần số bậ...... hiện toàn bộ
#Blind source separation #sparse signal decomposition/representation #spatial time-frequency representation #speech signals #subspace projection #underdetermined/overcomplete representation #vector clustering