An algorithm for noisy Blind Source Separation with nonlinear autocorrelation and noise reduction using wavelet
سال انتشار: 1391
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,231
فایل این مقاله در 8 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
SASTECH07_089
تاریخ نمایه سازی: 30 تیر 1392
چکیده مقاله:
Recently, Blind Source Separation (BSS) of received noisy signal has been great interest the in the field of signal processing. BSS can separate the original signals from their mixtures without any knowledge about the mixing process. The nonlinear autocorrelation function is used as an object function to separate the source signals from the noisy mixing signals that has to be maximized. Wavelet transform is a useful tool to maximize the nonlinear autocorrelation function and reduce the effects of noise. In this paper we will investigate the usage of wavelets to solve the BSS using LMS algorithm in the two scenarios. In the former scenario, the mixed signals were first separated and then the wavelet transform is used to eliminate noise effect. In the latter scenario, the wavelet packet transform of the mixed signal is obtained and then according to these packet signals, BSS is applied. To calculate the performance of the proposed algorithms, the parameter of Signal to Noise and Interference Ratio will be used. The source signals are selected from TIMIT database. Simulation shows wavelet in the latter scenario has better performance.
کلیدواژه ها:
Blind Source Separations ، Wavelet Packet Transform ، Signal to Noise and Interference Ratio ، LMS Algorithm ، Nonlinear Autocorrelation
نویسندگان
Mohammad Reza Motevalli
Faculty of Computer Engineering
Mozaffari Tazehkand
Faculty of Electrical and Computer Engineering, University of Tabriz, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :