欠定混疊盲信號(hào)分離算法研究.pdf

1、盲信號(hào)分離(BSS)是指在源信號(hào)和傳輸通道的參數(shù)未知的情況下，僅根據(jù)觀察信號(hào)來恢復(fù)出無法直接觀測(cè)的各個(gè)原始信號(hào)的過程。盲信號(hào)分離(BSS)在語音識(shí)別、圖像處理、醫(yī)學(xué)信號(hào)分析與處理(EEG、MEG、ECG)、數(shù)據(jù)挖掘、信號(hào)處理、無線通訊、光纖通信等眾多領(lǐng)域有著廣泛而誘人的應(yīng)用前景，現(xiàn)在已經(jīng)成為信號(hào)處理領(lǐng)域和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。
　　 經(jīng)過二十多年的發(fā)展，盲信號(hào)分離理論得到了長(zhǎng)足的發(fā)展，在分離能力、收斂速度等方面，學(xué)者們提出很多

2、有效的，性能各異的算法。對(duì)于觀察信號(hào)的數(shù)目不少于源信號(hào)數(shù)目的情況，運(yùn)用經(jīng)典的獨(dú)立成分分析方法，可以有效的對(duì)盲源信號(hào)進(jìn)行恢復(fù)。隨著盲信號(hào)分離的深入研究和現(xiàn)實(shí)的需要，欠定盲信號(hào)分離(觀察信號(hào)的數(shù)目少于源信號(hào)數(shù)目)已成為研究的熱點(diǎn)，目前，對(duì)于欠定盲信號(hào)分離，通常利用信號(hào)的稀疏特性來求解，即稀疏分量分析(SCA)。但欠定混疊的盲信號(hào)分離算法還不完善，許多問題還待進(jìn)一步研究。這促使本人將稀疏欠定混疊盲分離算法作為本論文研究的主要對(duì)象。
　　

3、 針對(duì)瞬時(shí)線性混疊的欠定盲信號(hào)分離，基于稀疏分量分析的盲分離算法，本論文的主要工作如下：
　　 當(dāng)源信號(hào)非嚴(yán)格稀疏的情況下，提出一種估計(jì)混疊矩陣的算法。該算法基于貝努利高斯分布模型，通過區(qū)域密度的大小來估計(jì)混疊矩陣，同時(shí)采用優(yōu)化思想的方法來提高估計(jì)精度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能有效的提高混疊矩陣估計(jì)精度。
　　 在混疊矩陣已知的情況下，把l0優(yōu)化范數(shù)的近似等價(jià)式作為目標(biāo)函數(shù)，同時(shí)利用矩陣的分塊作用，降低自變量的維數(shù)，利用