時間相關(guān)源信號的盲分離問題研究.pdf

1、盲源分離是指在缺少先驗信息的情況下，僅根據(jù)從一個混合系統(tǒng)中接收到的傳感器信號中分離或估計出原始信號。近幾年來它逐漸成為信號處理領(lǐng)域的一個熱點課題，并且已經(jīng)在很多領(lǐng)域得到了應(yīng)用，如生物醫(yī)學(xué)工程，無線通信，數(shù)據(jù)挖掘等。 盲源分離包括基于高階統(tǒng)計量和二階統(tǒng)計量兩種方法。大多數(shù)盲源分離算法都假設(shè)源信號是相互獨立的，需要利用高階統(tǒng)計量信息，如非高斯最大化方法，最大似然估計等。如果源信號具有時序結(jié)構(gòu)，僅使用二階統(tǒng)計量信息就可以很好地分離源信

2、號。 本文討論了盲源分離的理論基礎(chǔ)和典型算法。首先對獨立分量分析等典型的算法進行了詳細闡述；接著介紹了基于二階統(tǒng)計量的盲分離和預(yù)處理方法：重點研究了時間相關(guān)源的盲提取算法。盲提取是盲源分離的一個有效途徑，它可以根據(jù)需要提取出感興趣的信號。 本文總結(jié)了前人的研究成果，提出了一種基于二階統(tǒng)計量的非平穩(wěn)源盲提取算法。該算法計算復(fù)雜度低，且對噪聲具有一定的魯棒性，可以處理語音和音樂等非平穩(wěn)的信號。計算機仿真實驗證明了其有效性。本