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文档简介

随着现代信号处理技术的发展，盲源信号分离(BlindSeparation,BSS)已成为一个备受关注的研究领域。盲源信号分离成分分析(IndependentComponent Analysis,SCA)、非负矩阵分解(Non-negativeMatrixFactorization,NMF)等，这些新的方法在许多领域都取得了显著的间结构等信息进行分离。其中，独立成分分析(ComponentAnalysis,ICA)和主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA)是两种最常用的时域盲源信号分离算法。换或其变种(如快速傅里叶变换，FFT)实现。在频域中，信号被表在时域算法方面，我们重点研究了独立成分分析(ICA)和主成分分析(PCA)等算法，并详细探讨了它们的数学原理、算法实现及要对ICA的参数进行合理设置，如迭代次数、停止条件等，以保证部分。基于独立成分分析(ICA)的算法是 制。频域光谱技术的测量精度受限于光源的相干性和稳定性等因时域(Timedomain)是描述数学函数或物理信号图中标明了1GHz时钟信号的时钟周期和10-90上升时间。下降时钟周期就是时钟循环重复一次的时间间隔，通常用ns度量。时钟频率Fclock,即1秒钟内时钟循环的次数，是时钟周期Tclock有两种定义。一种是10-90上升时间，指信号从终值的10%跳变到90%上直接读出。第二种定义方式是20-80上升时间，这是指从终值的20%跳变到80%所经历的时间。频域(frequencydomain)是描述信号在频率方面特性时用到的(2)任何两个频率不同的正弦波都是正交的。如果将两个正弦个正弦波的组合就能很容易地描述这些波形，如下图2时间轴为坐标表示动态信号的关系；频域分析是把信号变为以频率轴为坐标表示出来。一般来说，时域的表示较为形象与直观，频域分析则更为简练，剖析问题更为深刻和方便。信号分析的趋势是从时域向频域发展。然而，它们是互相联系，缺一不可，相辅相成的。动态信号从时间域变换到频率域主要通过傅立叶级数和傅立叶

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