Howtosignalprocessing
- Jakie jest podejście do separacji źródłowej?
- Który algorytm służy do oddzielenia mieszanych sygnałów od różnych źródeł?
- Jak oddzielić dwa sygnały?
- Jaka jest zaleta stosowania podejścia do separacji źródłowej?
- Co to jest problem separacji źródła ślepego?
Jakie jest podejście do separacji źródłowej?
Separacja źródła, rozdział ślepego sygnału (BSS) lub oddzielenie źródła w ciemno jest oddzieleniem zestawu sygnałów źródłowych od zestawu sygnałów mieszanych, bez pomocy informacji (lub z bardzo małą informacją) o sygnałach źródłowych lub procesie mieszania.
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.
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.
Jaka jest zaleta stosowania podejścia do separacji źródłowej?
Zalety. Najlepsze zastosowanie materiałów: Skuteczne separacja źródłowa obsługuje najwyższe i najlepsze wykorzystanie materiałów i czystszego surowca do produkcji materiałów z recyklingu, ponieważ jest mniej zanieczyszczenia. Zwiększone przekierowanie kompostowania: Materiały kompostowalne są ciężkimi materiałami o dużej objętości.
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.
