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采用滤波器组，将盲分离与声源定位结合在一起。滤波器组中分别进行子带处理，并且在每个子带中进行声源定位，最后综合所有子带估计的方向得到多个声源的方位信息，同时将声源信息作为ICA分析的约束条件，可以在色噪声及多得到更好的盲分离效果。其优势在于用滤波器组进行多次的估计声源方向，再加以合适的权值均衡后即可得到更优的估计。-The use of filters will be blind source separation and sound localization together. Filter
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blind source separation
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blind source separation
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张丽清教授的盲源分离讲义，一个会议下载的。有参考价值-Blind Source Separation of Pro. ZHANG liqing
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著名教授关于非负矩阵分解的讲义，包括模型、求解、仿真、实际应用情况。特别是生物医学图像处理和卫星图像处理方面。-CONVEX ANALYSIS BASED NON-NEGATIVE BLIND SOURCE SEPARATION AND ITS APPLICATIONS
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盲辨识、盲均衡（或反卷积）。主要是盲均衡方面的资料。西电冯大政。值得一看-Blind Equalization。Blind source separation
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张贤达的盲信号处理讲义
包括盲源分离，斜投影。联合对角化。非负矩阵分解的介绍-blind source separation by Pro. Zhang xian da.
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本文章比较适合学习盲分离进行品读，非常值得大家阅读的好材料-This article is suitable for beginners to learn LINUX-reading materials, very good material worth reading
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变步长自然梯度算法实现盲源分离，后面还有动量项自然梯度算法-Variable step-size natural gradient algorithm for blind source separation
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自然梯度算法，实现盲源分离，体现了该方法性能-The natural gradient algorithm, realization of blind source separation, reflects the performance of the proposed method
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基于峭度的方法实现盲源分离，该程序是对四个盲信号的分离-Methods the kurtosis based on blind source separation to achieve, the program is of four blind signal separation
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三个信号的盲源分离问题，利用峭度方法实现-The three signal blind source separation, using kurtosis
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LMS自然梯度算法，在经典的最小均方(LMS)算法中引入非线性函数,得到一种非线性LMS算法.该算法根据LMS算法建立了相应的对照函数,用自然梯度推导出了自适应盲源分离算法-LMS natural gradient algorithm, in the classical least mean square (LMS) nonlinear function in the algorithm, a nonlinear LMS algorithm. The algorithm function is
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基于二阶统计量的SOBI算法，适用于盲源分离-SOBI algorithm based on second-order statistics for blind source separation
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BLIND SOURCE SEPARATION IN THE TIME FREQUENCY DOMAIN TECHBIQUES FOR SPEECH
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模拟fastICA算法，3个源信号输入，对此进行盲源分离，初学者可以多了解-FastICA simulation algorithm, three source signal input, conduct a blind source separation, beginners can learn more about
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Multiuser Processing Using Blind Source
Separation Methods
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动量项盲源分离算法及其性能优化策略.pdf-Momentum blind source separation and performance optimization strategy .pdf
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