研究目的
从混合无相位短时傅里叶变换测量中恢复多个源的相位信息，解决本质不适定的多输入单输出相位恢复问题。
研究成果
所提出的LS-ICA和GD-ICA算法在适当条件下能有效从混合无相位STFT测量中恢复多个源信号及其相位，并具有抗噪鲁棒性。未来工作应探索向其他系统的扩展并纳入额外约束条件。
研究不足
这些算法需要特定的条件，如窗口长度和重叠度；在这些条件之外性能会下降?？乖肽芰τ邢?，且这些方法可能无法推广到所有混合模型或系统。
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多输入单输出相位恢复
DOI：10.1007/s00034-019-01030-3
期刊：Circuits, Systems, and Signal Processing
出版年份：2019
更新时间：2025-09-22 14:24:59
摘要：
本文研究从混合无相位短时傅里叶变换测量中恢复多源相位信息的问题（称为多输入单输出相位恢复问题）。由于缺乏相位和混合信息，该问题本质上是病态的，且现有相位恢复算法并非针对此情况专门设计。为解决MISO相位恢复问题，在窗长足够长的情况下，提出了一种结合最小二乘法与独立成分分析(ICA)的算法；当不满足该条件时，则提出融合非凸损失函数梯度下降算法与ICA的综合算法。实验验证表明：在适当条件下，所提算法能明确恢复信号、信号相位及混合矩阵，且对噪声具有鲁棒性。
作者：
Yina Guo，Tao Wang，Jianyu Li，Anhong Wang，Wenwu Wang
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