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你的太阳

金虫 (正式写手)

[求助] 做过盲源分离法的请进 已有1人参与

最近无意间看到盲源分离法的一些文献,知道还有这么一种处理信号数据的方法,但是要想应用起来感觉很难,于是在此求助于做过盲源分离法的人,帮忙看看盲源分离法对于以下问题有效吗?能分离提取出我想要的响应吗?
    问题如下:仅举一个响应(响应可以认为就是信号)作为例子,如图1,黑色线相当于只有一个源(假设为A)产生的响应,红色线相当于在黑色线的源(A)基础上再加一个源(假设为B)产生的响应,要做的事情是:在仅有红色曲线对应的数据下,从红色线的数据中提取单单是源B产生的响应(源B产生的响应也就是红色与黑色线之差,如图2,但是实际的时候黑色线对应的响应是不知道的),请问盲源分离法在上述说的情况下能提取单单是源B产生的响应吗?各位看官要是有什么解决该问题的想法,也可以指导一下,非常谢谢。

做过盲源分离法的请进
图1.gif


做过盲源分离法的请进-1
图2.gif
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关键要开心
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taochuhang

木虫 (小有名气)

【答案】应助回帖

引用回帖:
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。

[ 发自小木虫客户端 ]
6楼2014-05-08 14:31:12
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taochuhang

木虫 (小有名气)

【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。

[ 发自小木虫客户端 ]
2楼2014-05-07 00:17:12
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你的太阳

金虫 (正式写手)

引用回帖:
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。
关键要开心
3楼2014-05-07 11:08:55
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taochuhang

木虫 (小有名气)

引用回帖:
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
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