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    发布日期: 2021-06-10
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  • 标签: 稀疏  盲源分离  

资源简介

关于稀疏分解的盲源分离程序,有相应的文章可相对照

资源截图

代码片段和文件信息

function  [y  A]= sparseBSS1(XLlangdaGhdelta)
%----------------------------------------------------------------
%                  2009-04-15 YangZhicong
% X: observed signaleach row correspond to a sensor observations
% L: the length  of FFT (or the length of Hanning window)
% langda: adjust the desired angular width
% G: % discretize the potential field by taking a sample of G points
% h: threshold
% y: estimated sourses
% A: estimated mix matrix

% here we just consider the special casei.e m = 2
[m T] = size(X);

if nargin < 2L = 2048;  end
d = round(0.15*L)*2; % the hop distance
overlap = L - d; % number of samples of overlap between adjacent windows
w = hann(L)‘; % Hann (Hanning)  window function;
frame_X  = bss_make_frames(Xwoverlap); % decompose X into frames. For instance frame_X(::1)
% correspond to 1st sensoreach row is a frame.

% now each column of frame_X(::i) is a frame for convenience of fft operation
for i=1:m
    frame_X_temp(::i) = frame_X(::i)‘;
end
frame_X = frame_X_temp;
clear frame_X_temp;

frame_X_Fs = fft(frame_X);

K = L/2 +1; % preserve the positive half spectrum
for i = 1:m
    temp_Matrix = frame_X_Fs(1:K:i);
    realPart = real(temp_Matrix);
    imagPart = imag(temp_Matrix);
    temp_Matrix = [realPart;imagPart];
    [rowcolumn] = size(temp_Matrix);
    Xu(i:) = reshape(temp_Matrix 1row*column);
end

if nargin < 4 G =60; end
if nargin < 3langda = 5; end 
% we consider the special case for m = 2
theta = rem(atan2(Xu(2:)Xu(1:))+2*pipi);
radius = sqrt((Xu(1:).*Xu(1:)+Xu(2:).*Xu(2:)));
radius = radius /max(radius); % normalize to one
theta_k = pi/2/G + (1:G)*pi/G;

if nargin < 5h = 0.2;end % discarding the less reliable data points
index = find(radius>=h);
radius = radius(index);
theta = theta(index);

figure(‘Name‘‘Scatter Plot ‘);
polar(thetaradius‘.‘);

for k = 1:G
    potential(k) = sum(radius.*Tao(langda*(theta-theta_k(k))));
end
figure(‘Name‘‘Potential Funtction‘);
plot(theta_k/pi*180potential);

%        A point is considered a maximum peak if it has the maximal
%        value and was preceded (to the left) by a value lower by
%        DELTA.
if nargin < 6 delta = max(abs(potential))*0.1; end
maxtab = peakdet(potential delta theta_k); % find the maxima of potential function
theta_esti = maxtab(:1);
% get the first m maxima of potential function
theta_esti = sort(theta_esti‘descend‘);
theta_esti = theta_esti (1:m);
A = [cos(theta_esti) sin(theta_esti)]‘;
W = inv(A); % separation matrix
y = W*X;

end



%%
% ------------------------------PEAKDET.m--------------------------------

function [maxtab mintab]=peakdet(v delta x)
%PEAKDET Detect peaks in a vector
%        [MAXTAB MINTAB] = PEAKDET(V DELTA) finds the local
%        maxima and minima (“peaks“) in the vector V.
%        MAXTAB and MINTAB consists of two columns. Column 1
%        contains indices in V and column 2 the

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----

     文件       4590  2009-04-16 12:31  稀疏盲源分离自编程序\sparseBSS1.m

     文件      19968  2011-10-11 19:59  稀疏盲源分离自编程序\sparseBSS1说明.doc

     目录          0  2011-10-11 20:02  稀疏盲源分离自编程序

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                24558                    3


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