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文档摘要

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非负矩阵分解方法的深度剖析及其在盲源分离中的创新应用

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，信号处理技术在众多领域中发挥着至关重要的作用。从日常生活中的语音通信、图像识别，到医学领域的生物信号分析、遥感领域的图像解译，信号处理技术无处不在。在信号处理的众多研究方向中，非负矩阵分解（Non-NegativeMatrixFactorization，NMF）和盲源分离（BlindSourceSeparation，BSS）作为两个重要的研究热点，受到了学术界和工业界的广泛关注。

非负矩阵分解是一种无监督的机器学习算法，它能够将一个非负矩阵分解为两个或多个非负矩阵的乘积。这种分