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关键要开心

1楼2014-05-06 21:13:04

taochuhang

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【答案】应助回帖

★ ★ ★ ★ ★
感谢参与，应助指数 +1
你的太阳: 金币+5, ★有帮助 2014-05-07 11:04:00

这个就是单通道的盲源分离问题吧，但是盲源分离我所知道的一般是针对信号叠加来求源，现在确实有相应的方法实现分离，但是不可能是完全盲的，总有相应的一些信号的先验知识可以用来实现分离，或者是统计特性，或者是时频特性等等。但是你这两条线应该不能看成是一般的信号吧，如果你能找出这类曲线变化的规则或是特性，也许可以。

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2楼2014-05-07 00:17:12

你的太阳

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2楼: Originally posted by taochuhang at 2014-05-07 00:17:12
这个就是单通道的盲源分离问题吧，但是盲源分离我所知道的一般是针对信号叠加来求源，现在确实有相应的方法实现分离，但是不可能是完全盲的，总有相应的一些信号的先验知识可以用来实现分离，或者是统计特性，或者是 ...

（1）图1的红色线可以看成是图1的黑色线和图2那个线的叠加，（2）图1的二条线是没有什么规律的，至少现在没发现有规律，（3）您所说的有相应的先验知识，一般是指数据满足某种分布或什么准则么，能否具体讲讲需要哪些先验知识。

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3楼2014-05-07 11:08:55

taochuhang

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3楼: Originally posted by 你的太阳 at 2014-05-07 11:08:55
（1）图1的红色线可以看成是图1的黑色线和图2那个线的叠加，（2）图1的二条线是没有什么规律的，至少现在没发现有规律，（3）您所说的有相应的先验知识，一般是指数据满足某种分布或什么准则么，能否具体讲讲需要哪 ...

比如说，我把你给的曲线当做是信号关于时间的波形变化，如果我知道了他们的统计特性也就是概率分布，那么就能够在统计层面上实现分离；如果它们是周期的，那么可以利用它们周期性的不同实现分离；如果我知道它们随时间变化的规律，那么就能把它们看做是相应的参数不同的函数，那么我就能通过求解它们的相应参数来实现分离；如果它们是具有某种时频分布特性的信号，那么可以通过时频分析来实现分离。但是现在你给的这两条曲线，应该不是单纯的某种信号吧，可能是不同的激励通过传递函数产生的相应吧，那么它们的传递函数存在什么性质，它们的激励有什么特性，这方面你可以考虑一下。

4楼2014-05-07 12:44:52

你的太阳

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4楼: Originally posted by taochuhang at 2014-05-07 12:44:52
比如说，我把你给的曲线当做是信号关于时间的波形变化，如果我知道了他们的统计特性也就是概率分布，那么就能够在统计层面上实现分离；如果它们是周期的，那么可以利用它们周期性的不同实现分离；如果我知道它们随 ...

非常感谢您的回复。图1的2条线是频率域的响应，对于一维情况，这2条曲线是通过给定源的的属性参数(也就是假设的源A和B的一些参数)，然后通过一个解析解的递归函数计算得到的，这个递归函数就是一个含有源的一些参数的表达式；对于2维和3维情况的话，类似图1的曲线是通过源的响应满足的场方程数值模拟得到的。以上所说的递归函数和场满足的方程需要有什么性质或是特性才可以应用盲源分离法呢？再次谢谢。

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5楼2014-05-07 15:33:06

taochuhang

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5楼: Originally posted by 你的太阳 at 2014-05-07 15:33:06
非常感谢您的回复。图1的2条线是频率域的响应，对于一维情况，这2条曲线是通过给定源的的属性参数(也就是假设的源A和B的一些参数)，然后通过一个解析解的递归函数计算得到的，这个递归函数就是一个含有源的一些参数 ...

既然你已经知道了这曲线是不同参数通过传递函数产生的，那么传递函数是什么你是否知道，如果知道，那么你这里又没有噪声，那么通过各个时刻的值直接求解参数行不行；又或者通过滤波的方法估计参数行不行，比如最简单的卡尔曼滤波，针对线性系统的，还有比较复杂的粒子滤波，针对非线性系统的，等等。粗知拙见，仅供参考。

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6楼2014-05-08 14:31:12