盲信號(hào)分離算法的研究.pdf

1、盲信號(hào)分離技術(shù)是現(xiàn)代信號(hào)處理領(lǐng)域的一個(gè)新的研究熱點(diǎn)。目前，盲信號(hào)處理技術(shù)可以被應(yīng)用于語(yǔ)音信號(hào)處理，圖像信號(hào)處理，通訊信號(hào)處理，水聲信號(hào)處理，醫(yī)學(xué)信號(hào)處理以及數(shù)據(jù)挖掘等諸多領(lǐng)域。也正因?yàn)槊ば盘?hào)分離技術(shù)具有如此廣闊的應(yīng)用前景，盲信號(hào)分離問(wèn)題從開(kāi)始到現(xiàn)在的二十多年的時(shí)間內(nèi)，得到了國(guó)內(nèi)外專家學(xué)者的廣泛的研究討論。盲信號(hào)分離技術(shù)也因此獲得了飛速的發(fā)展。然而，這一領(lǐng)域的研究工作還沒(méi)有達(dá)到完全解決問(wèn)題的程度。這促使我們將盲信號(hào)分離算法的研究作為本論文

2、的研究對(duì)象。 針對(duì)瞬時(shí)線性混疊情況下盲信號(hào)分離算法中存在的一些問(wèn)題，對(duì)盲信號(hào)分離技術(shù)的理論、算法進(jìn)行了較深入的研究。主要工作和創(chuàng)新如下： (1)：針對(duì)FastICA類方法不能保證信號(hào)提取的有序或者有目的性以及容易丟失弱信號(hào)的問(wèn)題；提出基于非高斯性極大準(zhǔn)則和空間劃分的原理，利用智能算法進(jìn)行優(yōu)化的盲分離算法。實(shí)驗(yàn)也顯示：在需要有序提取以及存在微弱信號(hào)的情況下，本文算法分離效果優(yōu)于FastICA算法。 (2)：針對(duì)欠定

3、條件下S-ICA算法在源信號(hào)不是足夠稀疏情況下算法難以達(dá)到滿意的分離效果的問(wèn)題，提出在估計(jì)混合矩陣的基礎(chǔ)上，通過(guò)簡(jiǎn)化混合矩陣建立新的混合矩陣，利用信號(hào)的獨(dú)立性，從觀測(cè)信號(hào)中提取源信號(hào)的頻譜完成源信號(hào)分離的方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果也說(shuō)明了算法的有效性。 (3)：研究分析了白化處理對(duì)盲信號(hào)分離模型中混合矩陣的影響，提出在2源情況下可根據(jù)白化數(shù)據(jù)的峭度和中隱含的信息直接計(jì)算分離矩陣的參數(shù)的方法。該算法在多源情況下，也只需要少量迭代，且不需考慮迭

4、代初試值對(duì)算法的影響。文中實(shí)驗(yàn)也證實(shí)：該算法可以達(dá)到快速有效的完成超高斯和亞高斯的混合信號(hào)的分離任務(wù)。 (4)：研究了Infomax算法中評(píng)價(jià)函數(shù)的作用以及Ext-Infomax算法中基于峭度的模型切換單一評(píng)價(jià)函數(shù)存在一些不穩(wěn)定因素。提出根據(jù)對(duì)分離信號(hào)累計(jì)概率密度分布函數(shù)的陡峭程度確定評(píng)價(jià)函數(shù)，實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定分離具有超高斯分布以及亞高斯分布的混合信號(hào)。大量實(shí)驗(yàn)同樣說(shuō)明：在有隨機(jī)脈沖干擾以及準(zhǔn)高斯源的情況下，該算法分離效果優(yōu)于Ext-I