科學計算自由軟件Scilab與盲信號分離若干問題研究.pdf

1、本文對科學計算自由軟件Scilab和盲信號分離中的若干問題進行了研究。目前許多科學計算軟件使用者的注意力似乎更多地被商業(yè)性數(shù)學軟件所吸引，如Matlab、Mathematica、Maple等在國內(nèi)外都相當普及和流行。Scilab是由法國國立信息與自動化研究院(INRIA)的科學家開發(fā)的“開放源碼”式科學計算軟件，其功能與Matlab類似。本文對Scilab進行了研究，并通過分析和修改其源代碼。實現(xiàn)了對其界面的漢化等工作，為進一步學習、研

2、究和應用Scilab奠定了基礎。盲信號分離問題是目前信號處理領域中最熱門的新興技術(shù)之一。本文討論了盲信號分離的數(shù)學模型、實現(xiàn)方法及算法評價指標等，并回顧和總結(jié)了多種典型的盲信號分離算法；研究了超高斯和亞高斯混合信號的盲分離問題，基于Kullback-Leibler散度提出了一種新的預白化盲信號分離算法，并通過引入一個對稱概率密度的思想推導出新的評價函數(shù)，然后利用信號概率密度與峭度的關(guān)系在學習過程中自適應的選擇評價函數(shù)的形式。該算法能有效