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文檔簡介
1、盲信號分離(Blind source separation,BSS)是指在不知道源信號和傳輸信道參數(shù)的情況下,根據(jù)輸入源信號的統(tǒng)計特性,僅由觀測信號恢復出源信號各個獨立成分的過程。當各個源信號相互獨立時,盲信號分離方法又稱為獨立分量分析。盲信號分離技術(shù)是現(xiàn)代信號處理領(lǐng)域中一個嶄新的研究方向,目前已廣泛應用于語音信號處理、圖像處理、陣列信號及醫(yī)學信號處理等許多領(lǐng)域。目前解決盲分離問題主要利用獨立分量分析(Independent compo
2、nent analysis,ICA)方法來提取相互統(tǒng)計獨立的源信號。
本文首先介紹了盲信號分離的數(shù)學模型并分析了盲信號分離的兩個不確定性以及實現(xiàn)盲信號分離的假設條件??偨Y(jié)盲信號分離目標函數(shù)、優(yōu)化算法及算法的評價指標。
在自適應盲信號分離的算法中,步長的優(yōu)選問題一直是十分重要的因素?;谧儾介L的思想,定義了描述信號分離狀態(tài)的分離系數(shù),通過建立步長因子與分離系數(shù)的一種非線性函數(shù)關(guān)系,從而提出一種新的自適應步長EASI盲信
3、號分離算法。該算法的步長是基于分離系數(shù)的,其步長由信號的分離系數(shù)自適應的選取,因而能較好的解決收斂速度和穩(wěn)態(tài)誤差之間的矛盾。計算機仿真結(jié)果驗證了算法具有較好的收斂性能和穩(wěn)態(tài)性能。
白化是盲信號分離算法中一個非常有效的預處理方法,然而基于白化信號的算法不具有等變化性,這樣會使得算法的分離效果變差。基于此,本文通過將預白化技術(shù)轉(zhuǎn)化為加權(quán)正交約束條件,新定義了一個具有加權(quán)正交約束的目標函數(shù),并得到了幾種具有等變化性的加權(quán)正交約束算法
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