Howtosignalprocessing
- O que é problema de separação de fonte cega?
- Como você separa dois sinais?
- O que é a separação de fonte cega no aprendizado de máquina?
- Qual algoritmo é usado para separar sinais mistos de diferentes fontes?
O que é problema de separação de fonte cega?
Separação de fonte cega (BSS) refere -se a um problema em que as fontes e a metodologia de mistura são desconhecidas, apenas sinais de mistura estão disponíveis para um processo de separação adicional. Em várias situações, é desejável recuperar todas as fontes individuais do sinal misto, ou pelo menos segregar uma fonte específica.
Como você separa dois sinais?
Você pode obter os sinais separados criando duas cópias (uma para cada componente que deseja reconhecer) do sinal do domínio de Fourier, zanando coeficientes indesejados de Fourier (zerando diferentes conjuntos de coeficientes em cada uma das duas cópias) e reconstruindo os dois sinais.
O que é a separação de fonte cega no aprendizado de máquina?
3.3 BSS e sua aplicação no BCI
BSS refere -se a um problema em que as fontes e a matriz de mistura são indistintas e apenas sinais de observação estão disponíveis para o procedimento de separação. O objetivo é separar fontes desconhecidas e independentes usando sinais de observação.
Qual algoritmo é usado para separar sinais mistos de diferentes fontes?
A separação de fonte cega de canal único (SCBSS) teve muitos algoritmos para sinal misto artificial, onde se supõe que o número de fontes de mistura seja conhecido, e o sinal misto usado no algoritmo de validação contém apenas duas fontes de sinal.
