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1、盲源分離(Blind source separation,BSS)是近年來數(shù)字信號(hào)處理領(lǐng)域的一個(gè)活躍分支。它能在不知道源信號(hào)的分布類型和混合參數(shù)的情況下,僅利用源信號(hào)的混、合信號(hào)去恢復(fù)源信號(hào)的各個(gè)獨(dú)立成分。因此又被稱作獨(dú)立分量分析(IndependentComponent Analysis,ICA)。 本文回顧了盲源分離問題的發(fā)展歷史,并對(duì)盲源分離問題進(jìn)行了簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)描述,包括盲源分離問題的數(shù)學(xué)模型、基本假設(shè)、數(shù)學(xué)理論基礎(chǔ)和實(shí)現(xiàn)
2、途徑。然后針對(duì)一些盲源分離的算法和應(yīng)用問題進(jìn)行了深入的研究,提出了一些有效的方法,并對(duì)現(xiàn)有的一些方法做出了相應(yīng)的改進(jìn)和提高。全文的主要工作包括以下幾個(gè)方面:討論了獨(dú)立分量分析研究中的主要問題,介紹和推導(dǎo)了基于獨(dú)立分量分析的盲源分離算法的幾種典型的代價(jià)函數(shù)和學(xué)習(xí)算法,并對(duì)信息理論框架下的幾種代價(jià)函數(shù)作了統(tǒng)一;總結(jié)出幾種針對(duì)復(fù)數(shù)混疊情況的算法,并通過仿真對(duì)比各種算法性能;應(yīng)用互累積量迫零算法實(shí)現(xiàn)對(duì)同頻混合信號(hào)的分離仿真;針對(duì)時(shí)變信道下混合信
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