[发明专利]基于同步压缩短时傅里叶变换的盲分离混合矩阵估计方法

摘要

本发明公开了一种基于同步压缩短时傅里叶变换的盲分离混合矩阵估计方法，目的在于，提高观察信号时频域的稀疏性，提高有用信号的能量，进而减弱噪声的影响，正确估计混合矩阵，通过对观察信号进行STFT同步压缩变换，使之由时域变换到时频域，通过在频率上重排各时频点的能量，提高了待分析信号在时频平面的能量聚集性，从而提高时频域的稀疏性并减弱噪声的影响。在提取单源点的过程中，利用稀疏编码方法，寻找编码系数中只有一个元素非零对应的时频点，实现位于同一个1‑D子空间的时频点的搜寻。通过最小化编码系数的l1范数构造误差最小目标函数实现单源点的提取，进一步增强了对噪声的抑制作用，最后通过层次聚类法实现混合矩阵的估计。

主权项

一种基于同步压缩短时傅里叶变换的盲分离混合矩阵估计方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，将所有待分析的观察信号进行短时傅里叶变换得到相应的时频域复矩阵；步骤2，将获取的时频域复矩阵对时移因子求偏导，并与时频域复矩阵取比值，得到瞬时频率估计算子矩阵，利用瞬时频率估计算子矩阵对时频域复矩阵在频率方向上进行积分重排，实现时频域能量重排至能量重心，得到时频域复矩阵的同步压缩时频矩阵；步骤3，利用稀疏编码技术在同步压缩时频矩阵中寻找来自同一个1‑D子空间的时频点，构造一个基于l1范数的目标函数，实现单源点快速提取；步骤4，将已提取的单源点进行层次聚类，得到所有类的聚类中心，每个聚类中心对应混合矩阵的一列，进而利用聚类中心的方向实现对混合矩阵的估计。