文档介绍：摘要盲信号分离技术是现代信号处理领域的一个新的研究热点。目前,盲信号处理技术可以被应用于语音信号处理,图像信号处理,通讯信号处理,水声信号处理,医学信号处理以及数据挖掘等诸多领域。也正因为盲信号分离技术具有如此广阔的应用前景,盲信号分离问题从开始到现在的二十多年的时间内,得到了国内外专家学者的广泛的研究讨论。盲信号分离技术也因此获得了飞速的发展。然而,这一领域的研究工作还没有达到完全解决问题的程度。这促使我们将盲信号分离算法的研究作为本论文的研究对象。针对瞬时线性混叠情况下盲信号分离算法中存在的一些问题,对盲信号分离技术的理论、算法进行了较深入的研究。主要工作和创新如��赫攵訤���类方法不能保证信号提取的有序或者有目的性以及容易丢失弱信号的问题;提出基于非高斯性极大准则和空间划分的原理,利用智能算法进行优化的盲分离算法。实验也显示:在需要有序提取以及存在微弱信号的情况下,本文算法分离效果优于����惴ā���赫攵郧范ㄌ跫�耂—��惴ㄔ谠葱藕挪皇亲愎幌∈枨榭鱿滤�法难以达到满意的分离效果的问题,提出在估计混合矩阵的基础上,通过简化混合矩阵建立新的混合矩阵,利用信号的独立性,从观测信号中提取源信号的频谱完成源信号分离的方法。实验结果也说明了算法的有效性。��貉芯糠治隽税谆��矶悦ば藕欧掷肽P椭谢旌暇卣蟮挠跋欤�提出在�辞榭鱿驴筛�莅谆��莸那投群椭幸��男畔⒅苯蛹扑惴掷刖�阵的参数的方法。该算法在多源情况下,也只需要少量迭代,且不需考虑迭代初试值对算法的影响。文中实验也证实:该算法可以达到快速有效的完成超高斯和亚高斯的混合信号的分离任务。��貉芯苛薎���算法中评价函数的作用以及��狪���算法中基于峭度的模型切换单一评价函数存在一些不稳定因素。提出根下:中国科学技术太学博士毕业论文
据对分离信号累计概率密度分布函数的陡峭程度确定评价函数,实现稳定分离具有超高斯分布以及亚高斯分布的混合信号。大量实验同样说明:在有随机脉冲干扰以及准高斯源的情况下,该算法分离效果优本文的研究工作自始至终都是与目前��砺垩芯康姆较蛳嗔O担��于研究和推进��论和算法的研究,具有一定的理论意义和实用价值。关键词:盲信号分离、非高斯性、稀疏源、评价函数于��狪���算法。中国科学技术大学博士毕业论文
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第一章绪论弟一早���匕��研究背景及意义有关信息�绶⑸湓葱藕牛�低车哪P突蛱卣鞯�。这与实际问题非常接近,因中国科学技术大学博士辅№论文概括地讲,盲信号处理【��褪抢�孟低�如无线信道、通信系统、雷达系统和混合过程等�氖涑龉鄄馐�荩�ü�持中藕糯�淼氖侄危�竦梦颐歉行巳さ�此得到了国内外专家学者的广泛研究。从应用场合来看,盲信号处理主要可以分为盲系统辨识��������し淳砘��ぞ�������������ば藕欧������:��三大类。盲信号分离旷�恐傅氖牵涸谠葱藕藕痛�渫ǖ赖牟问�奈粗5那榭鱿拢��据源信号的统计特性,仅由观测信号恢复出源信号的过程,有时也称为盲源分离���盲信号分离技术是随着数字通讯等技术的发展而在信号处理领域兴起的一个新的研究方向。对盲信号处理的研究源于阵列信号处理技术。许多阵列处理技术都依赖于对阵列响应矩阵的数学模型,对于阵列响应模型的物理模型的建模假设或直接对阵列的测量来得到。然而在许多的实际应用中,这些参数是往往得不到的。正是由于盲信号分离技术对源信号以及传输过程的先验知识并不要求,因此在数字信号处理领域显示出广泛的应用前景。盲信号分离研究历史上最经典的例子莫过于“鸡尾酒会”问题。人们考虑这样一个场景:在一个有很多人参与的鸡尾酒会上,人们纷纷交头接耳谈论各自感兴趣的话题,众人说话的声音在空间中传播�咕��饲奖谖荻ズ推渌�锲�的反射��⑶液途苹嵘系母智偕�约捌渌�尘霸胍艋旌显谝黄稹O嘤Φ奈侍饩�是如何在这样一个嘈杂的环境中把个人说话的语音从其它的声音中区分开来以提取我们只感兴趣的语音部分。“盲信号分离”说法最早于�世纪�年代被提出��