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一种雨声信号的盲源分离处理方法
引用本文:吴佳佳,行鸿彦,孙江.一种雨声信号的盲源分离处理方法[J].电子测量与仪器学报,2019,33(9):144-153.
作者姓名:吴佳佳  行鸿彦  孙江
作者单位:南京信息工程大学 气象灾害预报预警与评估协同创新中心 南京 210044;南京信息工程大学 江苏省气象探测与信息处理重点实验室 南京 210044;南京信息工程大学 气象灾害预报预警与评估协同创新中心 南京 210044;南京信息工程大学 江苏省气象探测与信息处理重点实验室 南京 210044;南京信息工程大学 气象灾害预报预警与评估协同创新中心 南京 210044;南京信息工程大学 江苏省气象探测与信息处理重点实验室 南京 210044
基金项目:江苏省重点研发计划;国家重点研发计划
摘    要:基于雨声信号测量雨量大小是一种新的雨量测量方法,为了解决雨声信号与环境声音混叠的问题,本文采用固定点算法(FastICA),分别将大、中、小三种雨声与雷声、鸟鸣声两种不同的环境声音信号混合,对其进行盲源分离(BSS)实验,求得混合矩阵及分离矩阵,将雨声信号从混合信号中分离出来,提取纯净的雨声信号。运用主成分分析(PCA)求得混合信号的分离矩阵,实现雨声信号分离。通过仿真实验对FastICA算法和PCA算法求得的分离矩阵进行了对比与分析研究,说明了在任何一种雨声信号混合条件下,盲源分离FastICA算法的信噪比有显著提升,均方根误差较低,明显优于PCA算法。

关 键 词:雨声信号  盲源分离  固定点算法  主成分分析

Blind source separation processing method for the rain sound signal
Wu Jiajia,Xing Hongyan,Sun Jiang.Blind source separation processing method for the rain sound signal[J].Journal of Electronic Measurement and Instrument,2019,33(9):144-153.
Authors:Wu Jiajia  Xing Hongyan  Sun Jiang
Affiliation:(Collaborative Innovation Center for Meteorological Disaster Prediction and Evaluation,Nanjing University of Information Science and Technology,Nanjing 210044,China;Jiangsu Key Laboratory of Meteorological Detection and Information Processing,Nanjing University of Information Science and Technology,Nanjing 210044,China)
Abstract:Wu Jiajia;Xing Hongyan;Sun Jiang(Collaborative Innovation Center for Meteorological Disaster Prediction and Evaluation,Nanjing University of Information Science and Technology,Nanjing 210044,China;Jiangsu Key Laboratory of Meteorological Detection and Information Processing,Nanjing University of Information Science and Technology,Nanjing 210044,China)
Keywords:rain sound signal  blind source separation  fixed point algorithm  principal component analysis
本文献已被 维普 万方数据 等数据库收录!
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