欠定盲源分離及其應(yīng)用.pdf

1、盲源分離是信號(hào)處理領(lǐng)域的一個(gè)新的研究方向，同時(shí)也是一個(gè)引人矚目的應(yīng)用熱點(diǎn)。牽涉到諸如信息理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、統(tǒng)計(jì)信號(hào)處理、優(yōu)化理論等領(lǐng)域。近年來，對(duì)于盲源分離的研究受到了國內(nèi)外廣泛重視，研究也越來越廣泛和深入，理論和實(shí)際應(yīng)用都得到了很大的發(fā)展。
　　 實(shí)際生活中，人們接受到的信號(hào)往往是不同信源產(chǎn)生的多路信號(hào)的混合。例如：雞尾酒會(huì)效應(yīng)，EP信號(hào)的提取等。所謂盲源分離就是在對(duì)信源和混合方式等先驗(yàn)知識(shí)特別少的情況下，僅由觀測(cè)到的混合信號(hào)來

2、推測(cè)或恢復(fù)源信號(hào)。
　　 本文對(duì)經(jīng)典ICA算法進(jìn)行了研究。經(jīng)典的ICA方法，如FastICA、Infomax、JADE等，都是應(yīng)用在觀測(cè)信號(hào)的數(shù)目不小于源信號(hào)的數(shù)目的情形。通過仿真對(duì)其分離結(jié)果進(jìn)行對(duì)比研究，對(duì)于觀測(cè)信號(hào)數(shù)目不小于源信號(hào)數(shù)目的情形，F(xiàn)astICA、Infomax、JADE等算法都能很好的進(jìn)行分離，其中Fast ICA算法具有收斂速度快，可以逐個(gè)提取各獨(dú)立分量，計(jì)算簡單等優(yōu)點(diǎn)。
　　 對(duì)于觀測(cè)信號(hào)的數(shù)目小于源

3、信號(hào)的數(shù)目的情況，即盲源分離的欠定情況，是目前研究的熱點(diǎn)和難點(diǎn)。本文對(duì)于欠定的盲源分離問題進(jìn)行深入研究，對(duì)于源信號(hào)具有稀疏性的語音信號(hào)和不具有稀疏性的EP信號(hào)進(jìn)行探索研究，并通過仿真分離提取出源信號(hào)。通過對(duì)時(shí)域不滿足稀疏性的語音信號(hào)變換到變換域使其滿足條件，估計(jì)出混合矩陣，然后利用最短路徑法，分離得到源信號(hào)的估計(jì)。對(duì)于EP信號(hào)的單導(dǎo)單次提取，由于EP信號(hào)不具有稀疏性，不能使用傳統(tǒng)的欠定盲源分離算法。本文利用PCA進(jìn)行處理，然后結(jié)合EMD