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語音信號識別基于盲源信號分離的實現(xiàn)

作者: 時間:2011-07-07 來源:網(wǎng)絡(luò) 收藏

負熵的定義公式如下:
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式中:YGauss是與Y具有相同方差的高斯隨機變量,H(·)為隨機變量的微分熵,其表達式為:
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當(dāng)Y具有高斯分布時,Ng(Y)=0;Y的非高斯性越強,其微分熵越小,Ng(Y)值越大,所以,Ng(Y)可以作為隨機變量Y非高斯性的測度。由于根據(jù)公式計算微分熵時,要知道Y的概率密度分布函數(shù)不切實際,于是可采用如下公式:
d.JPG
式中:E[·]為均值運算;g(·)為非線性函數(shù),其表達式可用下列非線性函數(shù)表示:
e.JPG
這樣就可以算出一個獨立分量,但每次迭代完成后,還應(yīng)對Wi進行歸一化處理。當(dāng)計算n個獨立分量時,需要n個列矢量,并且每次迭代后,都需進行線性組合以去掉相關(guān)性。

3 軟硬件
3.1 硬件平臺
Blackfin處理器以RISC編程模型突破性地把處理性能和電源效率結(jié)合起來。這種處理器在統(tǒng)一的結(jié)構(gòu)中可提供微控制器(MCU)和處理兩種功能,并可以在控制和處理兩種功能需求之間靈活的劃分。
本硬件系統(tǒng)包含ADSP-BF533處理器,32 MBSDRAM MT48LC32M16A2TG,2 MB FLASHPSD4256G6V,ADV1836音頻編解碼器等,其系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖如圖2所示。

本文引用地址:http://butianyuan.cn/article/156086.htm

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