Báo cáo tài liệu vi phạm
Giới thiệu
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
THỊ TRƯỜNG NGÀNH HÀNG
NÔNG NGHIỆP, THỰC PHẨM
Gạo
Rau hoa quả
Nông sản khác
Sữa và sản phẩm
Thịt và sản phẩm
Dầu thực vật
Thủy sản
Thức ăn chăn nuôi, vật tư nông nghiệp
CÔNG NGHIỆP
Dệt may
Dược phẩm, Thiết bị y tế
Máy móc, thiết bị, phụ tùng
Nhựa - Hóa chất
Phân bón
Sản phẩm gỗ, Hàng thủ công mỹ nghệ
Sắt, thép
Ô tô và linh kiện
Xăng dầu
DỊCH VỤ
Logistics
Tài chính-Ngân hàng
NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG
Hoa Kỳ
Nhật Bản
Trung Quốc
Hàn Quốc
Châu Âu
ASEAN
BẢN TIN
Bản tin Thị trường hàng ngày
Bản tin Thị trường và dự báo tháng
Bản tin Thị trường giá cả vật tư
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
NGÀNH HÀNG
NÔNG NGHIỆP, THỰC PHẨM
Gạo
Rau hoa quả
Nông sản khác
Sữa và sản phẩm
Thịt và sản phẩm
Dầu thực vật
Thủy sản
Thức ăn chăn nuôi, vật tư nông nghiệp
CÔNG NGHIỆP
Dệt may
Dược phẩm, Thiết bị y tế
Máy móc, thiết bị, phụ tùng
Nhựa - Hóa chất
Phân bón
Sản phẩm gỗ, Hàng thủ công mỹ nghệ
Sắt, thép
Ô tô và linh kiện
Xăng dầu
DỊCH VỤ
Logistics
Tài chính-Ngân hàng
NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG
Hoa Kỳ
Nhật Bản
Trung Quốc
Hàn Quốc
Châu Âu
ASEAN
BẢN TIN
Bản tin Thị trường hàng ngày
Bản tin Thị trường và dự báo tháng
Bản tin Thị trường giá cả vật tư
Thông tin
Tài liệu Xanh là gì
Điều khoản sử dụng
Chính sách bảo mật
0
Trang chủ
Kỹ Thuật - Công Nghệ
Tự động hoá
Signal Processing for Telecommunications and Multimedia P2
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Signal Processing for Telecommunications and Multimedia P2
Phương Thủy
59
20
pdf
Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG
Tải xuống
where A straight forward approach for BSS is to identify the unknown system first and then to apply the inverse of the identified system to the measurement signals in order to restore the signal sources. This approach can lead to problems of instability. Therefore it is desired that the demixing system be estimated based on the observations of mixed signals. The simplest case is the instantaneous mixing in which matrix is a constant matrix with all elements being scalar values. In practical applications such as hands free telephony or mobile communications where multipath propagation is evident, mixing is convolutive, in. | 18 Chapter 2 where s i si stv 1 t. A straight forward approach for BSS is to identify the unknown system first and then to apply the inverse of the identified system to the measurement signals in order to restore the signal sources. This approach can lead to problems of instability. Therefore it is desired that the demixing system be estimated based on the observations of mixed signals. The simplest case is the instantaneous mixing in which matrix H i H is a constant matrix with all elements being scalar values. In practical applications such as hands free telephony or mobile communications where multipath propagation is evident mixing is convolutive in which situation BSS is much more difficult due to the added complexity of the mixing system. The frequency domain approaches are considered to be effective to separate signal sources in convolutive cases but another difficult issue the inherent permutation and scaling ambiguity in each individual frequency bin arises which makes the perfect reconstruction of signal sources almost impossible 10 . Therefore it is worthwhile to develop an effective approach in the time domain for convolutive mixing systems that don t have an exceptionally large amount of variables. Joho and Rahbar 1 proposed a BSS approach based on joint diagonalization of the output signal correlation matrix using gradient and Newton optimization methods. However the approaches in 1 are limited to the instantaneous mixing cases whilst in the time domain. 3. OPTIMIZATION OF INSTANTANEOUS BSS This section gives a brief review of the algorithms proposed in 1 . Assuming that the sources are statistically independent and non-stationary observing the signals over K different time slots we define the following noise free instantaneous BSS problem. In the instantaneous mixing cases both the mixing and demixing matrices are constant that is H i H and W i W. In this case the reconstructed signal vector can be expressed as The instantaneous correlation matrix of
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Lecture Signal processing: Introduction - Nguyễn Công Phương
Section 2: Digital Signal Processing
Lecture Digital signal processing: Chapter 0 - Nguyen Thanh Tuan
Lecture Digital signal processing: Chapter 4 - Nguyen Thanh Tuan
Lecture Digital signal processing: Lecture 6 - Zheng-Hua Tan
Hardware-software partitioning of digital signal processing in ultrasound medical devices a case study
Summary of PhD thesis: Development and application of signal processing methods for crack diagnosis of bar structures
Lecture Digital signal processing: Chapter 3 - Nguyen Thanh Tuan
Lecture VLSI Digital signal processing systems: Chapter 3 - Keshab K. Parhi
Lecture VLSI Digital signal processing systems: Chapter 3 - Keshab K. Parhi
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.