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强噪声背景下基于子空间的盲信号提取

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黄晓斌[1] 刘海涛[1] 万建伟[1] 胡德文[2]

[1]国防科技大学电子科学与工程学院,长沙410073 [2]国防科技大学机电工程与自动化学院,长沙410073

《电子与信息学报》

2006年第28卷第11期

摘　　要:

低信噪比下的去噪一直是一个难题，最近Emir等人提出了Independent Component Analysis（ICA）去噪方法，该方法在光学功能成像中得到了成功应用。但研究发现在极低信噪比下，由于观测数据的样本协方差矩阵具有奇异性，这使得ICA去噪算法中的白化处理步骤无法进行。为解决这一问题，本文利用子空间的概念，在ICA去噪方法的基础上提出了一种新的基于子空间的ICA（ICA based on signal Subspace，SICA）去噪方法。仿真表明该方法能在极低信噪比下有效去噪，同时与传统的滤波去噪相比，SICA去噪方法在去噪的同时还能够成功地将频域重叠的信号正确分离。 (共4页)