独立子波函数和小波分析在单路含噪信号 盲分离中的应用研究:模型与关键技术

成谢锋; 陶冶薇; 张少白; 张学军; 刘 琚

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独立子波函数和小波分析在单路含噪信号盲分离中的应用研究:模型与关键技术

论文 | 更新时间：2025-07-16

- 独立子波函数和小波分析在单路含噪信号盲分离中的应用研究:模型与关键技术
- Applications of Independent Sub-Band Functions and Wavelet Analysis in Single-Channel Noisy Signal BSS:Model and Crucial Technique
- 电子学报 2009年37卷第7期页码：1522-1528
- 作者机构：
  
  1. 南京邮电大学电子科学与工程学院,江苏,南京,210001
  2. 南京邮电大学,江苏,南京,210001
  3. 济南大学,山东,济南,250022
  4. 山东大学信息科学与工程学院,山东,济南,250001
  5. 南京邮电大学电子科学与工程学院江苏南京,210001
  6. 南京邮电大学江苏南京,210001
  7. 济南大学山东济南,250022
  8. 山东大学信息科学与工程学院山东济南,250001
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  山东省自然基金 (No.Y2006G03,No.Y2007G14,No.Y2007G04,No.2006Gg3204005);国家自然科学基金 (No.60872024);南京邮电大学引进人才基金 (No.NY207139)
- DOI：
  中图分类号： TN911.7
- 纸质出版：2009
- 稿件说明：
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成谢锋, 陶冶薇, 张少白, 等. 独立子波函数和小波分析在单路含噪信号盲分离中的应用研究:模型与关键技术[J]. 电子学报, 2009,37(7):1522-1528.

CHENG Xie-feng, TAO Ye-wei, ZHANG Shao-bai, et al. Applications of Independent Sub-Band Functions and Wavelet Analysis in Single-Channel Noisy Signal BSS:Model and Crucial Technique[J]. Acta Electronica Sinica, 2009, 37(7): 1522-1528.
成谢锋, 陶冶薇, 张少白, 等. 独立子波函数和小波分析在单路含噪信号盲分离中的应用研究:模型与关键技术[J]. 电子学报, 2009,37(7):1522-1528. DOI：

CHENG Xie-feng, TAO Ye-wei, ZHANG Shao-bai, et al. Applications of Independent Sub-Band Functions and Wavelet Analysis in Single-Channel Noisy Signal BSS:Model and Crucial Technique[J]. Acta Electronica Sinica, 2009, 37(7): 1522-1528. DOI：

摘要

本文提出了一种基于独立子波函数和小波分析的单路含噪混合信号的盲源分离新方法.首先分析了独立子波函数的组成原理

以及获得独立子波函数的方法;然后通过结合独立子波函数进入单路混合信号

使单路混合信号由一维向量转化成为多维向量;其次讨论了利用小波进行二次去噪和解决数据段顺序不确定性的问题

并且文中还给出了独立子波函数个数判定方法和相似相图;最后通过消除瞬态诱发耳声发射中伪迹的实验

验证了本方法的有效性和可行性.

Abstract

Based on independent sub-band functions and wavelet analysis

the paper presents a new technique of signal processing to accomplish blind source separation when a single-channel mixture signal in noise is given.Firstly we analyzed the compositional principle of independent sub-band function and the method how to get independent sub-band function.And combining independent sub-band function into the single mixture signal

a single mixture signal can be transformed into a multi-dimensional vector from one-dimensional.Then we discuss the problems of second de-noising with wavelet and the order’s uncertainty of data segments.The paper also presents a determine method of the number of independent sub-band function and the similar phase diagram.Through an experiment of eliminating the artifact of transient evoked otoacoustic emissions

the feasibility and effectiveness of this method have been proven.

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