关键词：盲源分离 源数估计 深度学习 卷积神经网络 

摘要：信号的盲源分离一直是一项重要的工作,信号源数估计是盲源分离的重要步骤。对单通道接收信号的源数估计方法进行了研究,通过将信号变换到时频域,引入卷积神经网络来进行问题求解。针对该时频图像的特点,为源数估计设计了相应的卷积神经网络,提出了一种3CPB模型,能初步达到较高的源数估计的准确度。模型可在有色噪声的干扰下、不同信噪比情况下较好地完成信号源数目估计的任务,为源数估计方法提供了一种新的技术路线。

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