噪聲條件下欠定盲源分離算法研究.pdf

1、實(shí)際環(huán)境中，由于環(huán)境噪聲以及信道干擾的作用，傳感器獲得的往往是一路或若干路源信號(hào)的混合帶噪信號(hào)，造成信號(hào)質(zhì)量的惡化，使人們無法從中捕捉到所需要的信息。盲源分離技術(shù)可以在信號(hào)的混合過程和源信號(hào)的分布未知的情況下，將各路源信號(hào)很好地分離開來。盲源分離技術(shù)具有所需的先驗(yàn)知識(shí)少、易于硬件實(shí)現(xiàn)、應(yīng)用需求廣等優(yōu)點(diǎn)，吸引了眾多國內(nèi)外學(xué)者參與研究。
　　本文致力于研究噪聲條件下，欠定盲源分離技術(shù)在幾個(gè)特定領(lǐng)域中的問題建模和相應(yīng)的解決方案。本文的主

2、要研究工作可以概括為如下幾個(gè)方面:
　　(1)本文研究了一種基于矩陣變換和逐層分離的欠定盲源分離算法。本文從矩陣變換和逐層分離的思想出發(fā)，提出了利用列主元消去法來提取單源點(diǎn)、雙源點(diǎn)等時(shí)頻點(diǎn)，以及偽逆的思想分離余下的時(shí)頻點(diǎn)。提出的方法，能很好地分離出各路源信號(hào)，提高了信號(hào)的質(zhì)量，同時(shí)不需要對(duì)信號(hào)的稀疏性有過高的約束。
　　(2)結(jié)合支持向量機(jī)良好的非線性分類特性，提出了一種解決非線性混合的二值信號(hào)分離方法。與利用源信號(hào)信息的半

3、盲分離方法不同，提出方法利用含噪觀測數(shù)據(jù)中受干擾較小的點(diǎn)來構(gòu)建訓(xùn)練集，屬于全盲欠定分離問題，因而不需要過多的源信號(hào)先驗(yàn)。采用構(gòu)建好的訓(xùn)練集對(duì)支持向量機(jī)進(jìn)行訓(xùn)練，并利用訓(xùn)練好的分類器對(duì)含噪的輸入進(jìn)行二值圖像分離。提出方法的另一個(gè)優(yōu)點(diǎn)是對(duì)環(huán)境噪聲魯棒，可以在較低的誤碼率下恢復(fù)出二值源圖像。
　　(3)利用信號(hào)估值的方法和子集調(diào)整的策略對(duì)非線性混合函數(shù)進(jìn)行估計(jì)，以及逐層分離的思想對(duì)各層源信號(hào)進(jìn)行分離，本文提出了一種基于最大后驗(yàn)估計(jì)的單觀