Howtosignalprocessing
- Co to jest problem separacji źródła ślepego?
- Jak oddzielić dwa sygnały?
- Czym jest separacja niewidomych w uczeniu maszynowym?
- Który algorytm służy do oddzielenia mieszanych sygnałów od różnych źródeł?
Co to jest problem separacji źródła ślepego?
Separacja niewidomych źródeł (BSS) odnosi się do problemu, w którym zarówno źródła, jak i metodologia mieszania są nieznane, tylko sygnały mieszanki są dostępne do dalszego procesu separacji. W kilku sytuacjach pożądane jest odzyskanie wszystkich poszczególnych źródeł z mieszanego sygnału lub przynajmniej segregowanie określonego źródła.
Jak oddzielić dwa sygnały?
Następnie można uzyskać oddzielone sygnały, tworząc dwie kopie (po jednym dla każdego komponentu, który chcesz rozpoznać) sygnału w dziedzinie Fouriera, zerując niechciane współczynniki Fouriera (zerowanie różnych zestawów współczynników w każdej z dwóch kopii) i rekonstrukcja dwóch sygnały.
Czym jest separacja niewidomych w uczeniu maszynowym?
3.3 BSS i jego zastosowanie w BCI
BSS odnosi się do problemu, w którym źródła i macierz mieszania są niewyraźne i dostępne są tylko sygnały obserwacyjne do procedury separacji. Celem jest oddzielenie nieznanych i niezależnych źródeł za pomocą sygnałów obserwacyjnych.
Który algorytm służy do oddzielenia mieszanych sygnałów od różnych źródeł?
Separacja źródła jednopalerskiego (SCBSS) ma wiele algorytmów dla sztucznego sygnału mieszanego, w których zakłada się, że liczba źródeł mieszania jest znana, a sygnał mieszany używany w algorytmie sprawdzania poprawności zawiera tylko dwa źródła sygnału.
