文档介绍：盲信号分离算法的改进及其应用研究摘要盲信号处理中迅速发展起来的一个研究领域,它又可以分成若干个互相关联而目标有所区别的子领域,如盲信号分离及盲解卷琈⒚ぞ号处理已成为信号处理领域研究的热点问题,并在很多领域得到发展,尤其是在语音增强、医学成像、通信系统、遥感、地震勘测和数据挖掘等领域。盲信号分离是盲信号处理的一个重要的研究课题。在不知道源信号的特性,也不知道信号在传输通道中的混合过程,只是假设源信号是相互统计独立的情况下,从传感器阵列接收到的观测信号中分离出源信号的问题可以表述为盲信号分离。独立成分分析,是一种重要的盲信号分离的方法,它是从统计的角度使得分离出来的信号尽可能独立。本文首先简要说明了盲信号分离的研究背景和意义,介绍了盲信号分离的研究现状,分析了盲信号分离的理论基础和模型,给出了盲信号处理的分离准则。接着阐述了独立成分分析椒ǖ姆⒄埂应用和现状,详细地论述了脑砑笆迪止蹋氐憬樯芰惴ê虲惴ǎ直鹜频剂薋单个分量逐一分离和多个分量同时分离的算法。针对现有算法不足,结合基于累积量张量的算法,提出了改进算法,使得算法有更好的鲁棒性。在算法的性能分析中,提出了基于向量或信号相似性的度量方法,处理分离出的分量排列顺序不确定性:的问题,并用对算法进行仿真实验对结果做了分析。最后给出了盲信号分离和椒在盲均衡中的应用。关键词:盲信号处理盲信号分离独立成分分析统计独立非高斯性盲均衡,是世纪最后十年,以、多道盲解卷取J率瞪希ば北京咖搜研究生学位论文肓信吁分离算法的改进及闖训订研究
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第一章引言研究背景和意义起了一个新的研究方向——盲信号处理,。盲信号分离的主要任务是从观测数据中恢复出源信号,感兴趣的是真实韵源信号;盲系统辨识主要是仅仅通过输出信号,估计系统的未知信息。,当通过盲系统辨识估计出系统的相关信息时,也随着数字移动通讯和地球物理勘探等众多行业的迅速发展,信号处理领域兴,。盲信号处理是人工神经网络与统计信号处理以及信息理论相互渗透和相互融合而产生的新学科,是一种在信号的理论模型或参考信号不能实际精确利用的前提下,为逼近原始参数或信号、模型,而采取的新技术。盲信号处理中的“盲”是指源信号信息和传输信道的信息事先未知,在盲信号处理算法中不能利用这些信息。例如,在移动通讯应用中,由于发射端所发出的原始信号是未知,而且由于“移动”韵原因,信道也在不断变化之中,因而也是未知的,而通信的任务必须由接收信号去恢复原始信号本身;又如在地震勘探中,震源信号和传播信道都是不可知的,我们只能通过接收信号去确定地层信息;再如对于。鸡尾酒会问题”。在嘈杂的大厅中,人耳能够准确的捕捉所关心和感兴趣的语音,而现有的仪器设备却很难做到这一步,必须通过盲信号处理技术,才能从接收语音信号的麦克风或传感器的混合信号中恢复出我们感兴趣的信息。因此,盲信号处理的实质及主要任务就是对于未知系统,在其输入信号完全未知或仅有少量先验知识的情况下,仅由系统的输出信号椿旌闲藕来重构输入信号或进行系统辨识。盲信号处理发展的时间很短,但它己成为现代数字信号处理的一个活跃领域。在理论上,盲信号处理的发展方向主要是与高阶统计量方法、循环平稳信号处理、通信信号处理、智能信号处理、时频分析等现代信号处理各分支密切结合。形成多分支交叉。应用在通信、生物医学信号处理、图像增强、雷达、地球物理信号处理、财政金融方面的预测等