盲信號(hào)檢測(cè)與處理的算法研究與系統(tǒng)仿真.pdf

1、盲信號(hào)處理（BlindSignalProcessing，BSP）是20世紀(jì)最后10年迅速發(fā)展起來(lái)的新的研究領(lǐng)域。它是指在傳輸信道特性未知、輸入信息未知或僅有少量先驗(yàn)知識(shí)的情況下，從系統(tǒng)的輸出信號(hào)中分離或估計(jì)源信號(hào)的波形。目前其子領(lǐng)域包括盲源分離（BlindSourceSeparation，BSS）、盲信號(hào)提取（BlindSignalExtraction，BSE）、盲反卷積（BlindDeconvolution）和盲均衡（BlindEqu

2、alization）、盲辨識(shí)（BlindIdentification）等。 盲信號(hào)處理已經(jīng)成為當(dāng)今信息處理領(lǐng)域中熱門的課題之一，并在地震勘探、移動(dòng)通信、語(yǔ)音處理及生物醫(yī)學(xué)工程等領(lǐng)域顯示出誘人的應(yīng)用前景。其中聲源盲信號(hào)的檢測(cè)與處理，尤其是語(yǔ)音處理，已成為盲處理應(yīng)用的一個(gè)重要領(lǐng)域。 本文以盲源分離中的主要算法體系獨(dú)立分量分析（IndependentComponentAnalysis，ICA）為研究重點(diǎn)，研究并實(shí)現(xiàn)了多種重要的

3、ICA算法，包括基于峰度的盲源分離開(kāi)關(guān)算法、FastICA算法、全局最優(yōu)盲源分離算法、基于最大信噪比的盲源分離算法和二階盲辨識(shí)算法等，同時(shí)對(duì)基于最大信噪比的盲源分離算法進(jìn)行了改進(jìn)，提高了算法性能，解決了原算法在一些情況下失效的問(wèn)題。 本文將盲信號(hào)處理應(yīng)用于聲源信號(hào)，開(kāi)發(fā)出一個(gè)聲源盲信號(hào)檢測(cè)與處理系統(tǒng)，將以上各算法集成到該系統(tǒng)中。利用系統(tǒng)仿真，實(shí)現(xiàn)聲源盲信號(hào)混合與分離處理的全部過(guò)程，進(jìn)行較完整的聲源盲信號(hào)檢測(cè)與處理的研究，為這一領(lǐng)