盲信號(hào)分離的DSP實(shí)現(xiàn).pdf

1、盲源分離(Blind Source Sepration,BSS)起源于著名的雞尾酒會(huì)(Cocktail-Party)問題，是指在未知系統(tǒng)的傳遞函數(shù)、源信號(hào)的混合系數(shù)及其概率分布的情況下，從混合信號(hào)中分離出獨(dú)立的源信號(hào)的過程。獨(dú)立分量分析(Independent Component Analysis,ICA)作為一種有效的盲源分離方法，是近二十年來逐漸發(fā)展起來的，它是一種統(tǒng)計(jì)方法，其目的是從由傳感器收集到的混合信號(hào)中分離出相互獨(dú)立的源信號(hào)

2、，使得這些分離出來的信號(hào)之間盡可能地相互獨(dú)立。ICA在語音處理、移動(dòng)通信、圖像處理和生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用，目前已成為盲信號(hào)處理、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等領(lǐng)域中的一個(gè)研究熱點(diǎn)，已經(jīng)出現(xiàn)了各種日益成熟的算法。數(shù)字信號(hào)處理器(Digital Signal Processor，DSP)作為一種微處理器，具有非常適合于數(shù)字信號(hào)處理，特別是實(shí)時(shí)處理的一些獨(dú)特結(jié)構(gòu)和特點(diǎn)，具有極高運(yùn)行速度和靈活的可編程特性，DSP的出現(xiàn)和發(fā)展為這些盲分離算法從實(shí)

3、驗(yàn)室仿真走向?qū)嶋H應(yīng)用提供了一個(gè)理想的硬件平臺(tái)。因此，盲信號(hào)分離算法的硬件實(shí)現(xiàn)問題受到了越來越廣泛的關(guān)注，是一個(gè)值得研究的有價(jià)值的課題。本文的主要工作如下： (1)在介紹盲源分離和獨(dú)立分量分析基本理論的基礎(chǔ)上，重點(diǎn)研究了FastICA算法，并用兩路語音信號(hào)來對(duì)該算法的分離效果進(jìn)行了Matlab仿真，仿真結(jié)果表明該算法在滿足一定條件下對(duì)語音信號(hào)盲分離具有可行性。 (2)研究了DSP的硬件結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了一個(gè)實(shí)時(shí)語音盲信號(hào)處理

4、的硬件平臺(tái)。該方案是以TI公司的TMS320C5402DSP為核心的一個(gè)語音處理硬件平臺(tái)，對(duì)電源時(shí)鐘模塊、存儲(chǔ)器擴(kuò)展模塊、語音數(shù)據(jù)采集和傳輸模塊的設(shè)計(jì)進(jìn)行了深入研究，對(duì)于系統(tǒng)的Boot模式也進(jìn)行了闡述。 (3)研究了TI的DSP集成開發(fā)環(huán)境CCS和TI所倡導(dǎo)的eXpressDSP軟件架構(gòu)，在對(duì)TI的嵌入式操作系統(tǒng)內(nèi)核DSP/BIOS中的線程及其調(diào)度、數(shù)據(jù)通信等關(guān)鍵技術(shù)深入研究的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了基于DSP/BIOS的嵌入式實(shí)時(shí)語音盲