基于自然梯度算法的變步長盲源分離.pdf

1、盲源分離是信號處理領域的研究熱點，近幾年來，吸引了神經(jīng)網(wǎng)絡學界和信號處理學界眾多學者的研究興趣。簡而言之，盲源分離就是在傳輸信道特性未知、輸入信息未知或有少量先驗知識的情況下，僅由系統(tǒng)輸出的混合數(shù)據(jù)恢復出獨立的信號源。目前，盲源分離廣泛地應用到通信系統(tǒng)、語音識別、信號去噪、聲納問題、生物醫(yī)學信號處理等領域。
　　 傳統(tǒng)的盲源分離算法均假設信號為平穩(wěn)信號，但是許多情況下信號的統(tǒng)計特性是隨時間變化，呈現(xiàn)循環(huán)平穩(wěn)特性，利用信號的這種特

2、性一方面能夠反映信號的非平穩(wěn)性，相對傳統(tǒng)方法而言，能更準確地反映信號的本質(zhì)；另一方面與一般非平穩(wěn)信號相比，循環(huán)平穩(wěn)信號具有頻譜冗余特性，所以有一種潛在的抗干擾能力。因此，對信號的循環(huán)平穩(wěn)特性進行分析，對于噪聲背景下的信號處理有著十分重要的意義。
　　 本文對盲源分離技術的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀和應用領域進行了闡述，在介紹了盲源分離和循環(huán)平穩(wěn)的理論知識的基礎上，提出了自然梯度算法實現(xiàn)互信息量最小化的盲源分離，通過仿真實驗，該算法可以達到很