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申请/专利权人：武汉理工大学
摘要：本发明提供了一种基于NOODL算法的盲源分离方法、设备及介质，涉及声学信号处理领域，方法包括：结合MOD字典学习方法和在线字典学习方法，构建初始稀疏字典；构建信号数据集；在每次迭代中，更新信号数据集中的数据样本的系数估计；通过初始稀疏字典替换NOODL算法中的初始稀疏字典；通过NOODL算法以及信号数据集，对初始稀疏字典进行迭代更新，确定稀疏字典；利用更新后的稀疏字典对混合声信号执行稀疏成分分析进行盲源分离。构建高精度的初始稀疏字典，通过NOODL算法，动态地对字典中的元素进行实时微调，得到了更加适应复杂环境和动态信号变化的稀疏字典，能够更好地捕捉信号的结构和特征。
主权项：1.一种基于NOODL算法的盲源分离方法，其特征在于，方法包括以下步骤：S1：结合MOD字典学习方法和在线字典学习方法，构建初始稀疏字典A0；S2：构建信号数据集；在每次迭代中，更新信号数据集中的数据样本yj的系数估计；S3：通过初始稀疏字典A0替换NOODL算法中的初始稀疏字典；通过NOODL算法以及信号数据集，对初始稀疏字典A0进行迭代更新，确定稀疏字典At；步骤S3包括：S31：通过对信号数据集中的数据样本的贡献进行平均，计算字典更新的经验梯度，公式如下：对于每个迭代t，通过NOODL算法，计算经验梯度 其中，是在迭代t时，对第j个数据样本的系数估计；yj是第j个数据样本；p是每次迭代中处理的数据样本数；sign函数为符号函数，用于提取数据的符号信息；T表示矩阵或向量的转置操作；S32：通过近似梯度下降方法，更新初始稀疏字典A0，更新公式如下： 其中，ηA是字典更新的学习率，决定了更新步长的大小；为经验梯度；S4：利用更新后的稀疏字典对混合声信号执行稀疏成分分析进行盲源分离。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉理工大学 一种基于NOODL算法的盲源分离方法、设备及介质
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