稀疏分量分析

资 源 简 介

稀疏分量分析是一种基于瞬时混合模型的欠定盲源分离算法。在以前，不存在像是ICA或者SOBI一样的自动化算法，所以，本人在算法原理的基础上，进行了一定的改进，使得其变成可自动化执行。并且，算法效率精确度都有了很大的提高。但是，本文方法只能用于振动信号的处理，如果需要应用在语音信号，需要自己改变下混合矩阵估计那部分的代码（并不是很麻烦），而里面包含的l1范数最小化方法，是不需要改变的。算法对应的论文，可见：Identification of modal parameters using an improved

详 情 说 明

在本文中，我们探讨了稀疏分量分析这一欠定盲源分离算法，它基于瞬时混合模型。以前，并不存在像ICA或SOBI这样的自动化算法，因此我在算法原理的基础上进行了改进，使其能够自动执行，并且提高了算法的效率和精确度。虽然本文方法仅适用于振动信号的处理，但如果您需要将其应用于语音信号，则需要自己修改混合矩阵估计部分的代码（这并不是很麻烦），其中包括不需要修改的l1范数最小化方法。如果您对这个算法感兴趣，可以查看我们的论文：Identification of modal parameters using an improvedsparse blind source separation。虽然论文可能需要较长时间才能发表，现在是2014年年底。

虽然算法原理已经存在，但以前的算法无法很好地实现。本文提出的算法是原创的，虽然仍存在许多问题，但我会继续改进它。因此，我希望得到您的意见和建议，您的批评将是我最宝贵的财富。在代码中，附有我的电子邮件地址。