基于行列式和稀疏性约束的nmf的欠定盲分离方法

？非负矩阵分解（nmf）要求分解得到的左矩阵为列满秩，这限制了它在欠定盲分离（ubss）中的应用。针对此问题，提出基于带行列式和稀疏性约束的nmf的欠定盲分离算法——dsnmf。该算法在基本nmf的基础上，对nmf得到的左矩阵进行行列式准则约束，对右矩阵进行稀疏性约束，平衡了重构误差、混合矩阵的唯一性以及分离信号的稀疏特性，实现了对混合矩阵和源信号的欠定盲分离。仿真结果表明，在源信号稀疏性较好和较差两种情况下，dsnmf都能取得良好的分离效果。