摘要：在增强信号稀疏性的基础上,对模糊C均值(fuzzy C-means,FCM)聚类算法进行改进,达到提高混合矩阵估计精度的目的,更好地解决欠定盲源分离问题。主要针对稀疏成分分析理论"两步法"中的混合矩阵估计算法改进,提出一种基于隶属度划分优化的FCM聚类算法。通过改变目标函数中的隶属度划分方式,来影响数据的归类,从而决定了混合矩阵中元素的估计精度。最后,将改进的算法用于语音信号仿真实验,完成混合矩阵估计。实验结果表明,用改进的算法所获得的矩阵估计误差小且精度高,可使归一化均方误差减小1.3dB,角度偏差最多可减小1°.

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