盲源分離算法及其應(yīng)用研究.pdf

1、盲源分離技術(shù)是信號(hào)處理和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域近年來(lái)的一個(gè)熱點(diǎn)研究課題，由于其能夠從觀測(cè)的混合信號(hào)中恢復(fù)出源信號(hào)，而對(duì)源信號(hào)和混合系統(tǒng)的先驗(yàn)知識(shí)要求很少，因此在語(yǔ)音信號(hào)處理、無(wú)線信號(hào)處理、生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理、地震信號(hào)處理以及圖象增強(qiáng)等方面都具有非常重要的理論意義和實(shí)用價(jià)值。 本文對(duì)盲源分離的瞬時(shí)線性混合模型進(jìn)行了較深入的研究并給出兩種新的算法，同時(shí)對(duì)盲源分離技術(shù)在實(shí)際環(huán)境語(yǔ)音分離和盲多用戶檢測(cè)中的應(yīng)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(kuò)展最大化算法，針對(duì)擴(kuò)展信息最大化算法的收斂速度慢的問(wèn)題，提出了一種改進(jìn)的擴(kuò)展信息最大化算法。 2.針對(duì)現(xiàn)有的算法中非線性函數(shù)和學(xué)習(xí)步長(zhǎng)的選擇會(huì)影響算法的收斂速度和穩(wěn)定性問(wèn)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(xué)習(xí)步長(zhǎng)，并且不需要迭代運(yùn)算，計(jì)算復(fù)雜度低。 3.研究了實(shí)際環(huán)境語(yǔ)音信號(hào)的特性，結(jié)合語(yǔ)音信號(hào)的短時(shí)平穩(wěn)性和長(zhǎng)時(shí)非平穩(wěn)性，給出了一種時(shí)頻域盲分離算法。 4.