文档介绍：摘要如:几个麦克同时收到多个人的语音信号;在声纳、阵列及通讯信号处理中,由于耦合使数据混叠;多传感器检测生物电信号中也是多个未知信号的混合。从混合信号中提取出某一信号是信号处理领域的一个传统的课题。但如果我们对信号的混合方式缺乏了解,信源的分离问题则变成一个难题,即盲源分离目前,侍庖殉晌P藕糯硌Ы绾蜕窬缪Ы绻餐行巳さ难芯咳鹊懔煊颍目大于等于源信号数目,即非欠定情况,这一主要假设条件的。一方面这与分离的“盲”性是冲突的;另一方面,在许多实际问题中该条件也是很难满足的。因此研究欠定情况本文从两个不同方面深入研究了欠定情况下侍獾慕饩霭旆āF湟唬芯烤珽垂乖觳慰夹藕攀怪惴乔范ㄌ跫诖嘶∩辖⒘艘桓鲂碌算法结构模型,并将其成功地应用于诱发电位,的滤惴ǎ⑹迪至饲范ㄇ榭鱿语音信号的盲分离。通过实验仿真证明了从两个不同方面都可以解决欠定情况下的难题,并在实际中有着广泛的应用空间。关键词:盲源分离;欠定;独立分量分析;稀疏分量分析在复杂的背景环境中所接收的信号往往是由不同信源产生的多路信号的混合。例,问题。并获得了迅速的发展。幕竞寰褪窃诙孕旁春突旌戏绞降认妊橹J短乇鹕俚那况下,仅由观测到的混合信号来推测或者恢复原始信号。但是许多渌惴ǎ缍立分量分析,及其扩展算法,都是基于观测信号的数下的侍饩透咂毡樾粤恕的盲源分离算法,主要利用了成熟的惴ǎü槟J椒纸珽的单路少次提取当中。其二,研究稀疏分量分析,算法,利用信号的稀疏分解,克服了非欠定性的要求,发展了一种基于期望最大,和主分量分析另外,。大连理工大学硕士学位论文
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作者签名:毪受盘叠日期:递垒:丝独创性说明作者郑重声明:本硕士学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得研究成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写的研究成果,也不包含为获得大连理工大学或者其他单位的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。
墅至经害一垮嗡辱芏:垒::—旦月—翌臼大连理工犬学学位论文版权使用授权书本学位论文作者及指导教师完全了解“大连瑗王大学硕壬、博士学位工大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库谶行检索,也可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编学位论文。论文版权使用规定”,同意大连理工大学保留并向国家有关部门或机构送交学位论文戆复帮俘和电子版,兔许论文搜查阕和绩阕。本人授权大连蘧俸考签名:导师签名:大避理工火学硕十研究生学位论文———————卜——’———一
绪论界和神经网络学界共同感兴趣的研究热尉”。所谓褪窃诙孕旁春突旌戏绞降认妊独立分量分析谕庋芯扛趴盲源分离知识特别少的情况下,仅由观测到的混合信号来推测或者恢复原始信号。这里的“盲”具体指的就是源信号不能被观测且混合方式未知。其数学模型如图所示:矩阵∥,使得输出窃葱藕舠的拷贝或者估计。数学表达式为:显然当从信源到传感器之间的传输很难建立起数学模型,或者无法获取传输的先验学工程及经济领域,加凶殴惴旱挠τ煤头⒄箍占洹此研究欠定情况下的盲源分离就更加重要和更具普遍性了。稀疏分量分析象是相互统计独立的信源经线性组合而产生的一组混合信号,该方法是基于信号高阶统畛跏怯美唇饩觥凹ξ簿苹帷蔽侍獾摹虷最早提出了母念【,但只是非常简单的描述。低车胤治隽怂彩被旌托藕诺拿ぴ捶掷胛侍,,作为新兴的信号处理技术已成为信号处理学图中,源信号突旌暇卣驛是未知的。哪勘晔墙鼋隼霉鄄庑藕殴ぃ范ń饣,.知识时,且恢趾茏匀坏难≡瘛R虼嗽谡罅写怼⒍嘤没ㄐ拧⑼枷翊怼⑸镆独立分量分析,是该领域经典算法之一,但是靶矶嗬┱顾惴ǘ际腔诠鄄庑藕诺氖看笥诘扔谠葱藕攀空庖恢饕<偕杼跫的,这与分离的“盲”性是冲突的,而且在许多实际问题中该条件也是很难满足的。因,是解决欠定侍獾挠行Х椒ㄖ弧由于本文主要涉及了蚐两种主要算法,因此下面主要介绍一下这两种算法的国内外研究现状。前樗孀琶ば旁次侍舛⒄蛊鹄吹囊幌钔臣菩藕糯淼男录际酢处理的对计特性的分析方法,最终目的是从混合信号中提取出各独立的信号分量。大连理工大学硕士学位论文图盲源分离数学模型.
并明确了母拍睢和基于信息理论,通过最大化输出非线性节点的熵,得出一种最大信息传输的准则函数并由此导出一种自适应盲源分离方法备梅椒ㄖ蟹窍咝院难∪”平葱藕诺母怕史植际笨梢越虾玫鼗指丛信号。该算法只能用于源信号的峭度大于某一值的信号的盲分离,所以它对分离线性混和的语音信号非常有效。虲基于信息理论利用最小互信息琈荚蚝齪贸鲆焕嗲袄⊥绲