Negatif olmayan matris ayrıştırma ile tek kanal kör kaynak ayrıştırma

Abstract

Kör kaynak ayrıştırma, birden fazla sinyalin karışımını içeren bir veri kümesinden bu karışımı oluşturan her bir kaynağın tahmin edilmesi olarak tanımlanabilir. Bu işlemin kör olarak adlandırılması kaynaklar hakkında hiçbir ek bilgi olmadığı anlamını taşımaktadır. Kör kaynak ayrıştırma da tahmin edilecek sinyal sayısı kadar karışım sinyali varken, tek kanal kör kaynak ayrıştırma işleminde sadece bir karışım sinyali olduğundan kaynakların tahmini maliyetli bir işlemdir. Bahsedilen bu yöntemle herhangi bir işarete eklenmiş istenmeyen bir gürültü, bozucu bir etki veya başka bir sinyal kaynağı diğer bir kaynaktan ayrıştırılabilir veya bu çalışmada olduğu gibi tek bir mikrofonla kaydedilmiş 2 farklı enstrümantal işaret birbirinden ayrıştırılabilir. Yapılan bu çalışmada sürekli dalgacık dönüşümü kullanılarak negatif olmayan matris ayrıştırma ile tek kanallı olarak kaydedilen iki enstrümantal işaret birbirinden ayrıştırılmıştır. Önerilen yöntemin başarım analizini değerlendirmek için sonuçlar işaret gürültü oranı cinsinden değerlendirilmiştir. Blind source separation that can be described as estimating each signal from a data set comprising a mixture of more than one signal. This process is called as blind means that there is no additional information on resources. When blind source separation process has mixture signal as the number of signals to be estimated, single-channel blind source separation process has only one mixture signal and because of that estimating resources is very costly operation. This method where in the bookmarked any unwanted noise, distort or otherwise signal source separated from other source or 2 different instrumental point recorded with one microphone can be separated from each other as in this study. In this study, two instrumental points recorded as a single-channel were separated from each other with a non-negative matrix factorization using a continuous wavelet transform. To evaluate the proposed method?s performance analysis, results were evaluated in terms of signal noise ratio.