混沌信號的分離及其應用研究.pdf

1、西南大學碩士學位論文混沌信號的分離及其應用研究姓名：李雪霞申請學位級別：碩士專業(yè)：信號與信息處理指導教師：馮久超20070401摘要有源信號為混沌信號且已知混沌方程的條件下才能實現(xiàn)。有學者提出了利用原始系統(tǒng)方程，通過最優(yōu)化技術獲取有用混沌信號的方法，它雖不要求所有的源信號為混沌信號，但必須以已知某個系統(tǒng)方程為前提。還有學者提出了利用各個信號源之聞的相關性通過求解特征向量得到混合矩陣以重構源混沌信號的方法它可以在未知系統(tǒng)方程和混合方法的情

2、況下分離混沌信號，但也只考慮了無噪聲且信號源全部為混沌信號的情況，且它的解混合矩陣需要通過混合矩陣求逆得到。這不僅增加了算法的復雜性，也降低了分離精度。由于混沌信號具有似噪聲特性，其自相關性較弱、高階累計量也未必為零，在未知混沌映射方程和混合方法的條件下，上述的盲分離算法的應用受到了限制。本論文從另一個途徑一利用各個混沌源信號之問的互不相關性，依據(jù)重構理論，通過求解特征向量直接得到解混合矩陣，從而重構出源混沌信號。它有如下優(yōu)點：(1)屬

3、于盲信號分離范疇，可以在未知混沌映射和混合矩陣的情況下僅根據(jù)觀測信號實現(xiàn)多個混沌信號的盲分離；C2)可以在噪聲C高斯白噪聲、均勻分布的噪聲和有色噪聲)環(huán)境下實現(xiàn)多個混沌信號的分離，此時把噪聲也作為一個源信號處理；(3)在低信噪比條件下分離方法仍有效。盲信號分離已成為信號處理領域的熱門研究課題之一，其可解性及分離原理等基本問題在一定的程度上得到了解決，并相繼提出了一些特定條件下的盲分離算法。傳統(tǒng)盲信號分離理論建立在假設源信號相互獨立的基礎

4、上，同時假定混合信號數(shù)目大于或等于源信號數(shù)目。對于欠定的情況(混合信號數(shù)目少于源信號數(shù)目)，通常采用盲提取的方法實現(xiàn)部分信號盲分離當被提取信號被較強的其他信號或噪聲掩蓋時，盲提取便難以實現(xiàn)。實際環(huán)境中，有些信號具有稀疏特性或者通過一定的變換、分解(傅立葉變換或是小波變換)可使其相應的分解系數(shù)呈稀疏性，然后利用信號的稀疏特性解決欠定的盲信號分離問題。對于混沌信號而言，由于它們的自相關函數(shù)隨相關時間快速衰減、信號頻譜呈現(xiàn)寬帶性和連續(xù)性，并具