β距离与图形限制式的非负矩阵分解应用于单信道分离的效果研究

作者：王钧

来源：赤峰学院学报(自然科学版), 2017, 33(20): 3-5.

DOI：10.13398/j.cnki.issn1673-260x.2017.20.002

• 非负矩阵分解
• 流形学习
• 讯号源分离
• 图型正规

本文通过矩阵分解,一方面将描述问题的矩阵的维数进行削减,另一方面也可以对大量的数据进行压缩和概括.引入β距离进行单信道讯号源分离,借助β的调控,使原本固定的距离选择变为更加地弹性.同时,将图形正规限制式（Graph Regularization Constraint）导入优化问题中,在非负矩阵分解时,保留原来数据蕴含的几何结构,来增强单信道讯号源分离的效果.

• 单位
  浙江警官职业学院