BSS 基于稀疏变量的欠定盲分离算法

一种基于稀疏变量的欠定盲分离算法，很好用，大家试一下。

function  [y  A]= sparseBSS1（XLlangdaGhdelta）
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%                  2009-04-15 YangZhicong
% X: observed signaleach row correspond to a sensor observations
% L: the length  of FFT （or the length of Hanning window）
% langda: adjust the desired angular width
% G: % discretize the potential field by taking a sample of G points
% h: threshold
% y: estimated sourses
% A: estimated mix matrix

% here we just consider the special casei.e m = 2
[m T] = size（X）;

if nargin < 2L = 2048;  end
d = round（0.15*L）*2; % the hop distance
overlap = L - d; % number of samples of overlap between adjacent windows
w = hann（L）‘; % Hann （Hanning）  window function;
frame_X  = bss_make_frames（Xwoverlap）; % decompose X into 

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件        4590  2009-04-16 12:31  基于稀疏变量的欠定盲源分离\sparseBSS1.m
     文件       10561  2009-04-17 13:21  基于稀疏变量的欠定盲源分离\sparseBSS_delay_modify.m
     文件           0  2013-08-24 20:04  基于稀疏变量的欠定盲源分离\说明.txt