盲源分離算法及其應用研究.pdf

1、盲源分離技術是信號處理和神經(jīng)網(wǎng)絡領域近年來的一個熱點研究課題，由于其能夠從觀測的混合信號中恢復出源信號，而對源信號和混合系統(tǒng)的先驗知識要求很少，因此在語音信號處理、無線信號處理、生物醫(yī)學信號處理、地震信號處理以及圖象增強等方面都具有非常重要的理論意義和實用價值。 本文對盲源分離的瞬時線性混合模型進行了較深入的研究并給出兩種新的算法，同時對盲源分離技術在實際環(huán)境語音分離和盲多用戶檢測中的應用做了討論，主要內(nèi)容如下： 1.分

2、析了信息最大化算法以及擴展最大化算法，針對擴展信息最大化算法的收斂速度慢的問題，提出了一種改進的擴展信息最大化算法。 2.針對現(xiàn)有的算法中非線性函數(shù)和學習步長的選擇會影響算法的收斂速度和穩(wěn)定性問題，提出了基于最大信噪比的盲源分離算法，該算法不需要選擇非線性函數(shù)和學習步長，并且不需要迭代運算，計算復雜度低。 3.研究了實際環(huán)境語音信號的特性，結合語音信號的短時平穩(wěn)性和長時非平穩(wěn)性，給出了一種時頻域盲分離算法。 4.