1、“.....即,此外，这不均等保证了发展虚拟部分，该三阶项在阶项面前是微不足道。此外，在实际情况下，传感器具有个特定带宽,。让我们通过指出最大频率，那样以致对所有都有。因此，所有延迟状态应被考虑为小,,在这些条件下，个观察数据是由以下近似得到,,作品中得到启发，大部分方法可以被看作是不同过滤器协方差矩阵观察数据所得到两个矩阵对角化。考虑到任何滞后观察数据空间协方差矩阵。从中，我们可以写出空间协方差矩阵和源空间协方差矩阵之间联系。因为源是相互独立，所以是个对角矩阵。让我们观察有脉冲响应线性滤波器每个系统每个方程每个元素。这个运算是由以下指示。由于卷积响应是线性......”。

2、“.....我们引荐以下新注释有了这些注释，于是可以被写作以下形式。验证了任何延迟和脉冲响应先前公式。仅仅只靠和选择是不足以识别。为了个给定脉冲响应和个给定延迟，公式降低为系统，如下。在个盲环境中，源功率是未知，但是有混合矩阵列得到些信息。前面方程于是可以分解为其中作为正常源混合矩阵。方程不允许鉴定唯性，例如每个矩阵，其中是个矩阵仍然验证。为了解决这个问题，我们必须考虑新脉冲响应和滞后。我们取得两个不同系统。假设矩阵是非奇异性这个性能有效性是个把假设建立在源重大后果，且将暴露在第二节，我们可以引入矩阵。然后，从......”。

3、“.....它清楚地显示是个特征向量矩阵。般来说，对角化导致另外个和不同特征向量矩阵。我们会在下文第二节中讲到，这个特征向量矩阵必要条件是该特征向量矩阵个分离矩阵。证明条件存在矩阵如果是非奇异则存在。由和是可转置，得到矩阵所有对角元素必须不为零。选择，迪拉克脉冲响应，且将确保在个盲环境中存在。在这种情况下，相当于空间协方差矩阵，基础是源功率。特征向量矩阵是个分离矩阵让我们称,为矩阵，该矩阵包含被以任意排列方式安排矩阵正常特征向量。因为我们假定源光谱全各不相同，它总是有可能找到两个脉冲响应和，那样以致特征矩阵都有不同对角线条目。在这些假设之下，和之间普遍联系是其中是个未知由于特真向量标准化对角矩阵，是个确定由于特征向量任意安排成置换矩阵。让我们研究矩阵......”。

4、“.....我们得到。这个最后方程表明，根据，如果个人选择分离矩阵，然后分离可以被实现。通常二阶方法很多不同二阶方法可以被看作是在这里提出不同过滤器协方差矩阵方法特例，伴随着脉冲响应，和滞后，不同选择。为了确定矩阵存在性，和是般在多数论文中被提及。在个盲环境中，和个最佳选择可以被找到。在，中，这种运算法则是由建立。是被选择了，以致有截然不同特征值。当混合物包含很多源时候，找到滞后种有效价值是关键性。为了避免此类问题，运算法则，在中被提议，使用矩阵在不同滞后个同时存在对角化。这类方法基础在矩阵同时对角化，如，中所描述，不是不同滤波器协方差矩阵方法个特例。不同滤波器使用提议运算法则，可以在中，和找到。Ⅲ有衰减微延迟混合物模型让我们考虑套传感器,,......”。

5、“.....,是被记在个任意参考传感器被记在个任意参考传感器上。我们假设个次源接收到个次传感器，与所提及传感器相比是相同，除了个相对延时,和个相对振幅,。这些信号满足模型由以下所描述,其中是传感器噪音假设为在每个观察数据都独立。如果我们对传播源有兴趣，这个模式会发生在几种情况下。例如•相似场等方向传播源波振面是放射式•各向异性传播•各向异性传感器即使是在非分散平面波情况下，个源功率贡献是由定向传感器不同地衡量，在空间不同导向。让我们考虑系统中个贡献,。它傅立叶变换是其中代表可变频率。延迟期限泰勒扩大形式在以往表达是,。个延迟,被视为很小，当高阶比阶在泰勒级数中可以被忽略不计时。然后，发展真正部分，在阶项面前这二阶项是小，即......”。

6、“.....这不均等保证了发展虚拟部分，该三阶项在阶项面前是微不足道。此外，在实际情况下，传感器具有个特定带宽,。让我们通过指出最大频率，那样以致对所有都有。因此，所有延迟状态应被考虑为小,,在这些条件下，个观察数据是由以下近似得到,,据和如所示，这些数据将被用来获取声音阶倒数。结果图分别，图显示了声音分别，和它估值分别阶倒数暂态描述。最后图展示了源和估值比较。噪声存在估计来源，特别是在第个见图是因为在个普通房间录音结果。应用修改后标准，分离量如表给。图比较声音阶导数和声音估值表Ⅲ性能指标结论我们已经看到，这二阶统计与个简单小巧传感器联系可成功地用于确定切合实际混合物传播来源。我们维持在个低延迟情况下，当衰减发生时，选择两个以上未知源和相应至少比源多两个以上传感器......”。

7、“.....我们发现，在传感器上源功耗相同特定情况下，会产生三个源物理限制。该方法已经在真实数据基本条件下测试成功。该方法例证适用于音频信号分离，但如果天线致密性有保证，它样适用于其他领域，如水下或地震声波信号。密实度相对于传播速度和信号最大频率是被分离。该方法有效性由非空间指数给出。如果天线密实度由于构造原因而被限制，有很多方法可以降低有效性指数。如果源包含在空间领域立体角小于，天线针对该领域密实度明显增加。另种方法是分离过程之前设置个低通滤波器。我们可以发现，得到混合矩阵可以用来分离全带宽观测结果。阵列信号处理另个领域应用方法当波和阵列传感器已知时，存在于混合矩阵中关系识别延迟可得出源所处方向估计值。参考文献,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,作品中得到启发......”。

8、“.....考虑到任何滞后观察数据空间协方差矩阵。从中，我们可以写出空间协方差矩阵和源空间协方差矩阵之间联系。因为源是相互独立，所以是个对角矩阵。让我们观察有脉冲响应线性滤波器每个系统每个方程每个元素。这个运算是由以下指示。由于卷积响应是线性，它成为其中协方差矩阵每个元素是脉冲响应卷积。我们引荐以下新注释有了这些注释，于是可以被写作以下形式。验证了任何延迟和中文字盲源分离紧凑型传感器阵列摘要在这项工作中，作者感兴趣是由个接收机同时记录源信号分离。为了解决这个鸡尾酒会现象问题，作者建议去收集套扩音器，以用于制作个有几厘米直径阵列。每个传感器，信号被收到时都有不同时间延迟......”。

9、“.....是没有更合适。然而，当时间延迟相比于每个来源相干时间较小时，作者表明，这个问题可以简化为建立套特定瞬间混合物及其衍生物时间源。因此时间源可以通过种合适二阶方法被提取。当扩音器比时间源更多时，表明如何处理噪音混合物提出方法有效性通过计算机模拟被证实了。最后，该方法被应用于实验在个正常房间里，通过两个全方位扩音器观察双源信号混合物，然后提取该双源信号。个关于二阶方法普遍观点也在这项工作中显示出来了。关键词延迟混合物，二阶统计，传感器阵列，源分离。Ⅰ导言提取混合物发出不同音源是种人类自然属性，种允许我们拥有属性，例如，把注意力从很多会谈集中于特定谈话。自动系统能够复制这种现象，被称为鸡尾酒会现象影响，可被用于许多其他应用程序，像从管弦乐队中分离种乐器声音样，也像从群船舶中提取不同声波标记图样„„在这项研究中......”。