为优化声信号盲分选仿真系统的实时性以及分选精度,研究了一种基于短时傅里叶时频分析(Short Time Fourier Time Frequency Analyze, STF-TF)的声信号盲分选算法,用于改善系统分选精度。该方法在信号的时频平面投影相交的情况下,能够实...为优化声信号盲分选仿真系统的实时性以及分选精度,研究了一种基于短时傅里叶时频分析(Short Time Fourier Time Frequency Analyze, STF-TF)的声信号盲分选算法,用于改善系统分选精度。该方法在信号的时频平面投影相交的情况下,能够实现声信号分选算法功能。仿真实验表明:在欠定条件下,当源信号数目与接收天线数目相差为1时分选效果最佳。利用SystemVue仿真平台建立了多声传感器条件下信号盲分选系统,并结合透明计算原理提出了适用于该系统的高实时性结构。展开更多
文摘为优化声信号盲分选仿真系统的实时性以及分选精度,研究了一种基于短时傅里叶时频分析(Short Time Fourier Time Frequency Analyze, STF-TF)的声信号盲分选算法,用于改善系统分选精度。该方法在信号的时频平面投影相交的情况下,能够实现声信号分选算法功能。仿真实验表明:在欠定条件下,当源信号数目与接收天线数目相差为1时分选效果最佳。利用SystemVue仿真平台建立了多声传感器条件下信号盲分选系统,并结合透明计算原理提出了适用于该系统的高实时性结构。
