International Conference On Access To Recent Advances In Engineering And Digitalization, Kayseri, Türkiye, 5 - 07 Mart 2020, ss.138-139
İki veya daha fazla sesin karışımından birini elde etmek veya gürültülü ortamda kaydedilen seslerin gürültüden ayrıştırılması her zaman popülerliğini korumaktadır. Gürültü çeşidi, kaynağı ve seslerin karışım ortamları bilinmediği için ayrıştırma işleminde kullanılan algoritmaların işlem süresi ve performansları farklılık göstermektedir. Karışmış işaretleri ayrıştırmada kör kaynak algoritmaları kullanılmaktadır. Doğrusal karışmış işaret kaynaklarından oluşan veri kümesinden, işaretlerin veya gürültünün ayrı ayrı tahmin edilme işlemi kör kaynak ayrıştırma olarak ifade edilmektedir. Mühendislik uygulamalarında birçok yöntem olsa da tasarım kısıtlamaları ve gereksinimleri göz önüne alındığında hangi algoritmanın daha uygun olacağını analiz etmek gerekir. Bu çalışmada üç farklı yöntem olarak; Pearson bağımsız bileşen analizi (Pearson Independent Component Analysis -PICA), İkinci dereceden kör tanımlama ( Second-Order Blind Identification-SOBİ) algoritması ve Ortak yaklaşım özdeğerlerin köşegenleştirilmesi (Joint Approximation Diagonalization of Eigen-matrices-JADE) algoritmaları karşılaştırılmıştır. Algoritmaların performans analizleri dikkate alınarak başarım oranları ve işlem sürelerine göre değerlendirilmiştir.