Matlab精度验证代码-基于字典学习的盲源分离: Blind-Source-Separation-using-Dictionary-Learning...

简介：
本项目提供了一套使用MATLAB实现的基于字典学习的盲源分离算法的精度验证代码，旨在评估信号处理中的源信号恢复效果。通过详细的实验设置和结果分析，展示该方法在不同噪声环境下的性能表现。 盲源分离（BSS）是一种技术方法，用于从多个传感器采集的混合信号中提取原始独立信号成分。这种技术之所以被称为“盲”，是因为它仅依赖于输入数据本身，而不使用关于这些数据来源或性质的先验知识。 在图像和音频处理领域，稀疏分解得到了广泛应用，在压缩、噪声消除及源分离等方面表现出色。这种方法将信号表示为字典中一些元素的线性组合形式，并且该词典可以是固定的（如傅里叶变换或小波变换）或是从样本数据学习得到。 与基于固定字典的方法相比，使用自适应字典能够更广泛地适用于不同类型的信号处理任务，并具有更好的压缩性能。本段落提出了一种结合了自适应字典的压缩感知方法来解决确定性盲源分离问题。通过将DBSS（即确定性的BSS）重新定义为稀疏编码的问题，该算法包括以下步骤：混合矩阵估计；稀疏源分离和重构。 为了提高计算效率并保持高精度，采用了“块信号表示”技术处理混合数据，并利用所得的混合矩阵来重建原始信号。这种方法在不牺牲分离性能的前提下极大地提升了计算过程中的效率。