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EEPW首頁(yè) > 手機與無(wú)線(xiàn)通信 > 設計應用 > 語(yǔ)音信號識別基于盲源信號分離的實(shí)現

語(yǔ)音信號識別基于盲源信號分離的實(shí)現

作者： 時(shí)間：2011-07-07 來(lái)源：網(wǎng)絡(luò ) 收藏

負熵的定義公式如下：
b.JPG
式中：YGauss是與Y具有相同方差的高斯隨機變量，H(·)為隨機變量的微分熵，其表達式為：
c.JPG
當Y具有高斯分布時(shí)，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。由于根據公式計算微分熵時(shí)，要知道Y的概率密度分布函數不切實(shí)際，于是可采用如下公式：
d.JPG
式中：E[·]為均值運算；g(·)為非線(xiàn)性函數，其表達式可用下列非線(xiàn)性函數表示：
e.JPG
這樣就可以算出一個(gè)獨立分量，但每次迭代完成后，還應對Wi進(jìn)行歸一化處理。當計算n個(gè)獨立分量時(shí)，需要n個(gè)列矢量，并且每次迭代后，都需進(jìn)行線(xiàn)性組合以去掉相關(guān)性。

3 軟硬件實(shí)現
3．1 硬件平臺
Blackfin處理器以RISC編程模型突破性地把信號處理性能和電源效率結合起來(lái)。這種處理器在統一的結構中可提供微控制器(MCU)和信號處理兩種功能，并可以在控制和信號處理兩種功能需求之間靈活的劃分。
本硬件系統包含ADSP-BF533處理器，32 MBSDRAM MT48LC32M16A2TG，2 MB FLASHPSD4256G6V，ADV1836音頻編解碼器等，其系統結構框圖如圖2所示。

本文引用地址：http://dyxdggzs.com/article/156086.htm

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