三位一体

TRINICON:一个多通道盲信号处理的通用框架。本文提出了一种适用于卷积混合信号的多通道盲信号处理框架,如盲源分离(BSS)和多通道盲反褶积(MCBD)。它基于多变量pdf和紧凑矩阵表示法的使用,这大大简化了算法的表示和处理。通过将这些技术引入到信息论代价函数中,我们可以利用信号的三个基本特性非白性、非因果性和非平稳性。这就产生了一个通用的工具,我们称之为TRINICON(用于卷积混合物的三重独立分量分析)。这两种算法都是从一般的方法中得到的,链接到流行算法和一些新算法。特别地,我们引入了一种新的语音多通道盲部分反褶积(MCBPD)概念,它可以防止输出信号的完全白化,也就是说,声道被排除在均衡之外。这对于自动语音识别应用程序来说尤其有趣。此外,我们还展示了使用多变量球不变随机过程(SIRP)对语音进行有效建模的结果,并说明了该方法如何推广到MCBPD。这些概念也适用于通过使用严格的宽带推导在频域中有效地实现,避免了内部排列问题和循环效应。

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