Blind Source Separation
Blind Source Separation (BSS) er en signalbehandlingsteknik, der genskaber oprindelige signaler fra deres ukendte blanding uden detaljeret kendskab til blandingsprocessen. Gennem rammerne for Independent Component Analysis (ICA) genskaber BSS statistisk uafhængige kildesignaler ved kun at antage, at kilderne er uafhængige og ikke-Gaussiske. BSS, der først blev formaliseret af Pierre Comon i 1994, er blevet essentiel for applikationer fra lydseparation til analyse af biomedicinske signaler.
Læs hele metoden
Log ind med en gratis konto for at læse dette afsnit.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Kilder
- Comon, P. (1994). Independent Component Analysis, a New Concept? Signal Processing, 36(3), 287–314. DOI: 10.1016/0165-1684(94)90029-9 ↗
- Hyvarinen, A., Karhunen, J., & Oja, E. (2001). Independent Component Analysis. John Wiley & Sons. link ↗
Sådan citerer du denne side
ScholarGate. (2026, June 3). Blind Source Separation (BSS) Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/da/signal-processing/blind-source-separation
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Adaptivt LMS-filterSignalbehandling↔ compare
- Estimering af effektspektraltæthedSignalbehandling↔ compare
- Short-Time Fourier TransformSignalbehandling↔ compare
- Wiener-filterSignalbehandling↔ compare
Refereret af
Har du fundet en fejl på denne side? Indberet den eller foreslå en rettelse →