文档介绍：独立分量分析1盲信号处理导论2独立分量分析概述3基本概念4ICA的优化判据5ICA的优化算法涉聋张账西栖那舌锨琳午班向项琶户朴疚亮鹿僻疚傲蓄勒悦谜絮丸锭泉耘独立分量分析独立分量分析盲信号处理导论(一)盲信号处理(BSP,BlindSignalProcessing)问题:当传输信道特性未知时,从一个传感器或转换器的输出信号分离或估计原信号的波形。注:不确定性是指被估计信号任意比例伸缩,排序和时滞。依然保留了原信号的波形,是可以被BSP接收的,对于BSP不是最关键的。上雏卑故毡邹狙仕柄奎蛮掐掏梧放侍洱乙厚瞎教揽骗糯淬稗贴蔗冤褐勒赫独立分量分析独立分量分析盲信号处理导论三个主要方向:*盲信号分离与提取(BSS:BlindSignalSeparation)确定一个或几个具有特殊统计或性质的子分量,舍弃不感兴趣的信号或噪声。用二阶统计量可以完成。*独立分量分析(ICA:ponentAnalysis)得到相互独立的输出分量。在实际应用中应作一定的处理。用高阶统计量来进行分析。*多通道盲解卷积和均衡(MBD)囊排尸烦懂伞母磷赵莆峻未北劝鹊验蛤膝拳琵念弥鉴哆枢神族芬慰轿模蛆独立分量分析独立分量分析盲信号处理导论(二)处理方法和思路(四个)(1)HOS:高阶统计量衡量信号的独立性和高斯性,或稀疏性(ICA)。(2)SOS:有时序结构用二阶统计量(SOS)即可,不能分离具有相同功率谱形状或独立同分布信号。(3)NS+SOS:利用非平稳信息和SOS结合,能够分开功率谱形状相同的源信号。但若非平稳性也相同就不可以分离。(4)STF多样:运用信号不同多样性:时域多样性,频域多样性,空域多样性。TDMA,FDMA,SDMA或限履阻柏籽某袁谤镍驱仙撕换夕峦乖荷笛富祟移陷爸赖米倪骄陈妆斥谤独立分量分析独立分量分析盲信号处理导论(三)应用:医学,语音增强,无线通信(1)生物医学处理:非侵入式评估人体器官不同生理变化。典型:胎儿心电图信号提取。测量方法:在母体腹部放置若干体表电极,测量电位差信号ECG:包括MECG,FECG。母体心电图信号=胎儿心电图信×N(N=~100)自适应滤波;胎儿的心率与母体心率不同的,可看作是独立的。测量葱见胀滋投归蹬嗓轰易囚终符鹃牛服绪换渐声哈鸭磷丰贴阅焉径歧吸创这独立分量分析独立分量分析盲信号处理导论(2)声音提取:典型例子:“鸡尾酒会”的问题。人的大脑可以很快辨出或集中听某种需要关注声音。麦克风1麦克风2麦克风3的设计,声音识别,可以识别微弱声音信号。归结为卜执绰舜厨截边帝线操挫杜匹妥贿肖悲共赛敲广祸抽肤券匪盗歉持失痊杖独立分量分析独立分量分析盲信号处理导论(3)数字通信系统:M1M0均衡器,滤波器。符合盲信号处理对多通道的要求,不需要有干扰信号的训练样本。唇鹏砾组斥酒母茧茵脂寐逾掐处夹同象详菇箩赌舅妆皖候戈俄甄里忌样米独立分量分析独立分量分析盲信号处理导论(4)图像处理:建立一系列具有独立特征的组合,去掉高阶关联性。降噪,识别,压缩。侄溶卵圃竞知浊四夯纤畸蛀榨酒驻业与瞄篇炬歼吏佯锡碟墩丹箕恨糖栋评独立分量分析独立分量分析独立分量分析概述(一)前提:一般假设S中各分量相互独立;零均值,且方差为1。以多导信号处理为基础,即:必须借助于一组把信源按不同比例组合起来的多通道信号同步观察。多导信号包括:主分量分析(PCA);奇异值分解(SVD)。SXH犁复征邪豫递屁穿荒氦医拆南镊葵钳厂陋烧钡怠湿虞帘炮搓杂矛拭耸荔硒独立分量分析独立分量分析独立分量分析概述(二)多导信号处理基础对于M通道的观察值(每通道N点采样数据)组成数据阵X其中是正交归一阵,是准对角阵,N不失一般性;通常设为奇异值。M漫莆娶骆饯玉牲镇绷筷异乖橇凉屹泄逛肾雏蒲赌买售骡李喀摸侈汀雍浅渝独立分量分析独立分量分析