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Separation of Convolutive Mixtures with Hybrid Sources

机译:具有混合源的卷积混合物的分离

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摘要

We propose in this paper a unique method to separate sources that may have different statistical properties, in the case of FIR convolutive mixtures. No constraint is necessary on the source statistics (i.i.d variables, Gaussian sources or temporally correlated sources..), nor on the number of each type of sources. On the contrary of previous works, no assumption of overdeter-mined mixtures is used. It relies on joint block-diagonalization of correlation matrices of some appropriate variables called differential complex signals, which are introduced in the paper.
机译:在FIR卷积混合物的情况下,我们提出了一种独特的方法来分离可能具有不同统计属性的源。对源统计信息(即变量,高斯源或与时间相关的源..)或每种类型的源的数量都没有限制。与以前的工作相反,没有使用过度混合的假设。它依赖于本文介绍的一些称为微分复数信号的适当变量的相关矩阵的联合块对角化。

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