時(shí)間相關(guān)源信號(hào)的盲分離問題研究.pdf

1、盲源分離是指在缺少先驗(yàn)信息的情況下，僅根據(jù)從一個(gè)混合系統(tǒng)中接收到的傳感器信號(hào)中分離或估計(jì)出原始信號(hào)。近幾年來它逐漸成為信號(hào)處理領(lǐng)域的一個(gè)熱點(diǎn)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(jì)量和二階統(tǒng)計(jì)量?jī)煞N方法。大多數(shù)盲源分離算法都假設(shè)源信號(hào)是相互獨(dú)立的，需要利用高階統(tǒng)計(jì)量信息，如非高斯最大化方法，最大似然估計(jì)等。如果源信號(hào)具有時(shí)序結(jié)構(gòu)，僅使用二階統(tǒng)計(jì)量信息就可以很好地分離源信

2、號(hào)。 本文討論了盲源分離的理論基礎(chǔ)和典型算法。首先對(duì)獨(dú)立分量分析等典型的算法進(jìn)行了詳細(xì)闡述；接著介紹了基于二階統(tǒng)計(jì)量的盲分離和預(yù)處理方法：重點(diǎn)研究了時(shí)間相關(guān)源的盲提取算法。盲提取是盲源分離的一個(gè)有效途徑，它可以根據(jù)需要提取出感興趣的信號(hào)。 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(jì)量的非平穩(wěn)源盲提取算法。該算法計(jì)算復(fù)雜度低，且對(duì)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(hào)。計(jì)算機(jī)仿真實(shí)驗(yàn)證明了其有效性。本