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	 > 手機(jī)與無(wú)線通信 > 設(shè)計(jì)應(yīng)用 > 語(yǔ)音信號(hào)識(shí)別基于盲源信號(hào)分離的實(shí)現(xiàn)
          
    
          

          

          


	
	
	

          
	
          
		
          
			
          語(yǔ)音信號(hào)識(shí)別基于盲源信號(hào)分離的實(shí)現(xiàn)
          
						
          
				作者：
				時(shí)間：2011-07-07
				來(lái)源：網(wǎng)絡(luò)
				
				
				
				
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           負(fù)熵的定義公式如下：
           b.JPG
           式中：YGauss是與Y具有相同方差的高斯隨機(jī)變量，H(·)為隨機(jī)變量的微分熵，其表達(dá)式為：
           c.JPG
           當(dāng)Y具有高斯分布時(shí)，Ng(Y)=0；Y的非高斯性越強(qiáng)，其微分熵越小，Ng(Y)值越大，所以，Ng(Y)可以作為隨機(jī)變量Y非高斯性的測(cè)度。由于根據(jù)公式計(jì)算微分熵時(shí)，要知道Y的概率密度分布函數(shù)不切實(shí)際，于是可采用如下公式：
           d.JPG
           式中：E[·]為均值運(yùn)算；g(·)為非線性函數(shù)，其表達(dá)式可用下列非線性函數(shù)表示：
          e.JPG
           這樣就可以算出一個(gè)獨(dú)立分量，但每次迭代完成后，還應(yīng)對(duì)Wi進(jìn)行歸一化處理。當(dāng)計(jì)算n個(gè)獨(dú)立分量時(shí)，需要n個(gè)列矢量，并且每次迭代后，都需進(jìn)行線性組合以去掉相關(guān)性。

          3 軟硬件實(shí)現(xiàn)
          3．1 硬件平臺(tái)
           Blackfin處理器以RISC編程模型突破性地把信號(hào)處理性能和電源效率結(jié)合起來(lái)。這種處理器在統(tǒng)一的結(jié)構(gòu)中可提供微控制器(MCU)和信號(hào)處理兩種功能，并可以在控制和信號(hào)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://www.ex-cimer.com/article/156086.htm
          f.JPG
          
				
            
          
                
			
							
          
                
			            
                            
              
            
          
		
          
		
          
		
          
		
          
		
          
			
            
				
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