Подпространство сигнала - Signal subspace

В обработка сигналов, сигнальное подпространство методы - это эмпирические линейные методы для уменьшение размерности и подавление шума. Эти подходы вызвали значительный интерес и исследования в последнее время в контексте исследований улучшения речи, моделирования речи и классификации речи. Подпространство сигналов также используется в радиопеленгация с использованием МУЗЫКА (алгоритм).[1]

По сути, методы представляют собой применение анализ основных компонентов (PCA) подход к ансамблям наблюдаемых временных рядов, полученных с помощью отбор проб, например, выборка аудио сигнал. Такие образцы можно рассматривать как векторы в высоком разрешении.размерный векторное пространство над действительные числа. PCA используется для идентификации набора ортогональных базисные векторы (базисные сигналы), которые захватывают как можно больше энергии в ансамбле наблюдаемых образцов. Векторное пространство, покрытое базисными векторами, идентифицированными анализом, тогда является сигнальное подпространство. Основное предположение состоит в том, что информация в речевых сигналах почти полностью содержится в небольшом линейное подпространство всего пространства возможных векторов выборки, тогда как аддитивный шум обычно распределяется по большему пространству изотропно (например, когда он белый шум ).

К проектирование образца на подпространстве сигнала, то есть сохраняя только компонент выборки, который находится в сигнальное подпространство определяется линейными комбинациями первых нескольких наиболее активных базисных векторов и отбрасывает остальную часть выборки, которая находится в остальной части пространства, ортогонального этому подпространству, затем получается определенная степень фильтрации шума.

Подавление подпространственного шума сигнала можно сравнить с Винеровский фильтр методы. Есть два основных отличия:

  • Базовые сигналы, используемые в винеровской фильтрации, обычно являются гармоническими. синусоидальные волны, на которые сигнал можно разложить на преобразование Фурье. Напротив, базисные сигналы, используемые для построения сигнального подпространства, идентифицируются эмпирически и могут, например, быть щебет или конкретные характерные формы переходных процессов после определенных событий запуска, а не чистые синусоиды.
  • Марки фильтров Винера плавно между линейными компонентами, в которых преобладает сигнал, и линейными компонентами, в которых преобладает шум. Шумовые составляющие отфильтровываются, но не полностью; компоненты сигнала сохраняются, но не полностью; и есть переходная зона, которая частично принимается. Напротив, подход подпространства сигнала представляет собой резкое ограничение: ортогональный компонент либо лежит в подпространстве сигнала, и в этом случае он принимается на 100%, либо ортогонален ему, и в этом случае он отклоняется на 100%. Это уменьшение размерности, абстрагирование сигнала в гораздо более короткий вектор, может быть особенно желательной особенностью метода.

В простейшем случае методы подпространства сигнала предполагают использование белого шума, но также сообщалось о расширении подхода к удалению цветного шума и оценке улучшения речи на основе подпространства для надежного распознавания речи.

Рекомендации

  1. ^ Крым, Хамид; Виберг, Матс (1996). «Два десятилетия исследований в области обработки сигналов с массивов». Журнал IEEE Signal Processing Magazine.