【摘 要】
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针对卷积混合信号的分离问题，提出一种解决频域分离算法中排列模糊性和幅度模糊性的改进方法，即通过ICA得到的一个频率点上的分离矩阵，作为计算下一个频率点分离矩阵的初始值来
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针对卷积混合信号的分离问题，提出一种解决频域分离算法中排列模糊性和幅度模糊性的改进方法，即通过ICA得到的一个频率点上的分离矩阵，作为计算下一个频率点分离矩阵的初始值来解决排列模糊性问题，再利用分离矩阵的逆变换来解决幅度模糊性，从而有效地分离出源信号。仿真证明，算法可以有效地分离出卷积混合信号，提升了平均信噪比，并大幅减少了计算量。
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