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基于短时傅里叶变换和BP神经网络的频域盲源分离方法

Name: 基于短时傅里叶变换和BP神经网络的频域盲源分离方法
Brand: 青岛科技大学
SKU: 2021112297837
Availability: InStock

📄 申请号：CN202111229783.7 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2021-10-22

申请人

青岛科技大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G10L21_0272

IPC 分类号

G10L21_0272 , G10L25_30 , G06K9_00 , G06K9_62 , G06N3_04 , G06N3_08 , G06F17_14 ,

技术画像

所属领域

BP神经网络盲源分离信号处理神经网络 BP神经网络

应用场景

语音增强, 通信信号处理, 生物医学信号分析, 机械设备故障诊断, 声呐雷达信号处理

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摘要

本发明公开了一种基于短时傅里叶变换和BP神经网络的频域盲源分离方法，该方法包括：利用不同调制方式的信号来训练BP神经网络；接收混合信号，对混合信号进行短时傅里叶变换，得到信号的时频信息；利用基于峰度最大化的ICA算法在频域对时频信息进行分离，得到分离后的频域信号；提取频域信号频谱的多个特征，基于训练的BP神经网络利用频谱特征对该信号进行频谱分类；对谱分类后的信号按照类别分别进行傅里叶反变换得到分离后的各个时域信号。本发明通通过使用短时傅里叶变换和BP神经网络分类方式增加了算法的鲁棒性，使得其频域盲源分离性能更好，保证了后续的信号解调过程的有效性。本发明有效实现了信号的频域盲源分离。

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权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

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