发明专利已授权

基于机器学习和FFT的盲源分离信源数目并行估计方法

📄 申请号：CN202110186108.4 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2021-02-15

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

G06F17_14

IPC 分类号

G06F17_14 , G06F17_16 , G06N3_04 , G06N3_08 , G06N20_00 ,

技术画像

所属领域

盲源分离盲源分离机器学习信号处理

应用场景

通信信号处理, 语音信号分离, 阵列信号处理, 智能传感数据分析

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摘要

本发明提供了一种基于机器学习和FFT的盲源分离信源数目并行估计方法该方法首先提取对噪声不敏感的声信号特征，然后对特征进行主分量分析，再将已有环境数据、目标环境实场测试数据等特征数据输入BP神经网络训练，保证模型在不同应用环境的稳定性，并得到神经网络分类器，以实现不同信号之间的有效分类，得到类目作为信源个数；对相同的接收信号去噪后进行傅里叶变换，通过阈值判别信源个数，得到信源数目，最后比较，得到最终的输出信源数目。本发明通过优化方法来提高算法的准确率，最终得到准确的信源数目，实现了盲源分离中的信源有效估计，提高了信源估计的鲁棒性。

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

基于改进BCA盲源分离的信号分离和去噪方法

当前第 / 件

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：23 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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