基于小波分量奇异值分解的单通道盲分离算法

针对单通道盲分离领域先验信息不足的问题,提出了一种基于小波变换、奇异值分解和独立分量分析的单通道盲分离算法。首先对单路传感器接收的信号进行小波分解和重构,得到一组代表原始信号特征的细节信号,对其施加奇异值分解并剔除小于门限值的奇异点,以此消除干扰信号和噪声的影响。然后将经过处理的细节信号组作为独立分量分析算法的输入信号,通过独立分量分析算法来恢复原始信号。实验信号采取仿真信号和实际信号。实验结果表明,该算法不需任何先验信息、鲁棒性强、运行速度快、分离效果优异。