噪声对复值ICA算法盲源分离性能影响

语音信号进行短时傅立叶变换后,所得频域分量是复值数据。因此,频域盲分离算法需要在复数域中实现。理论上,复值ICA算法只是实值ICA算法的一种扩展,但在针对实测信号数据进行处理时,不同类型的复值ICA算法在盲分离性能方面都存在较大的差别。针对这一具体问题,利用合理的评价标准,对基于高阶统计量(HOS)的Jade算法、基于极大非高斯性盲分离方法的峭度极大不动点算法和基于信息论的infomax算法,比较不同环境下的抗噪性能和分离性能,给出了有一定参考价值和实际意义的结论。