基于方向幅值比的欠定盲源分离算法

为了提高欠定盲源分离问题中混合矩阵的估计精度,提出了基于时频域混合信号数据点的方向幅值比的欠定盲源分离算法.为了充分利用复混合信号数据点的相位信息,引入复信号的方向幅值比,通过复混合信号的方向幅值比的方差、均值、分布密度实现单源点的精确提取.将分布在直线方向上的单源点进行单位投影化处理,通过聚类分析获得混合矩阵的列元素之比,从而实现混合矩阵的估计.利用匹配追踪算法将源信号进行重构.经仿真验证,提出的算法相较于对比算法,可以获得更高精度的混合矩阵与分离信号.     

基于KM-PCA稀疏信号的盲源分离算法

欠定盲信道估计是欠定盲源分离的关键组成部分,其估计精度直接影响到源信号的估计精度.基于充分稀疏假设,在K均值聚类的基础上,提出一种新的欠定盲信道估计算法——K均值与主成分分析方法(KM-PCA算法).该算法首先对观测数据进行K均值聚类,然后对聚类分析结果分别进行主成分分析,修正其聚类中心,从而提高混叠矩阵的估计精度.采...     

一种改进的欠定混合矩阵估计算法

针对欠定盲源分离中混合矩阵的估计问题,以及现有算法大多存在复杂度高、估计精度低的缺陷,在分析K-Plane算法的基础上,提出了一种改进的欠定混合矩阵估计算法——IK-Plane(improved K-Plane)算法.IK-Plane算法通过最优化方法,计算与所有观测信号的内积和最小的向量,并将该向量作为新的法向量,改进了法向量的更新方法,从而改善了算法的时间复杂度及估计精度.实验结果表明:相对于K-Plane算法,IKPlane算法在提高估计精度的同时,能够显著地降低算法的时间复杂度.     

基于空间协方差矩阵的欠定卷积盲源分离

利用空间协方差矩阵表示的盲源分离模型与瞬时理想模型的一致性,本文提出了基于空间协方差矩阵的欠定卷积盲源分离方法。本方法用零均值高斯随机变量的协方差矩阵来表示各个源信号经过传输信道后的短时傅里叶变换,采用层次聚类估计出高斯随机变量协方差矩阵的初值,并使用极大期望值算法(EM)求解对数似然函数,最后采用维纳滤波法语音增强技术求解时频域内的源信号。通过仿真实验,验证了算法的有效性。     

一种新的基于稀疏表征的二阶段欠定语音盲分离方法

提出了一种新的混叠语音盲分离方法,即在欠定的情况下基于信号的稀疏表征,通过两个阶段估计出混叠矩阵和源信号。在混叠矩阵估计阶段,利用类拉普拉斯窗口函数构造出一个新的势函数,根据基于势函数的聚类算法估计出混叠矩阵。在源估计阶段,针对1^1-范数方法的不足,提出了一种新的基于高阶统计特性的稀疏表征来进行源信号的估计——统计稀疏分量分析。仿真实验表明,和同类其他二阶段估计方法相比,本文所提方法分离结果的重构信噪比更高,分离性能也更加优越。     

基于粒子群算法的欠定盲源分离方法改进

欠定盲源分离技术是一个热门的研究领域,其广泛应用于信息理论、神经网络、统计信号处理、生物医学工程等领域。在大多数实际情况下,当接收到由多路源信号叠加而成的观测信号时,源信号的数量大于观测时长,采用通常的盲源分离技术难以恢复源信号。着重讨论基于"两步法"的欠定盲源分离问题;该分离技术分两个阶段,第一阶段采用基于粒子群算法的K-均值聚类改进算法求解混合矩阵,将蚁群算法信息素的概念应用其中;第二阶段采用最短路径法求解L1-范数模型获得源信号的估计。相比于现存的二阶段方法,该方法可达到更高的信号重构信噪比。     

基于粒子群算法的欠定盲源分离方法改进研究

欠定盲源分离技术是一个热门的研究领域,其广泛应用于信息理论、神经网络、统计信号处理、生物医学工程等领域。在大多数实际情况下,当接收到由多路源信号叠加而成的观测信号时,源信号的数量大于观测时长,采用通常的盲源分离技术难以恢复源信号。着重讨论基于"两步法"的欠定盲源分离问题;该分离技术分两个阶段,第一阶段采用基于粒子群算法的K-均值聚类改进算法求解混合矩阵,将蚁群算法信息素的概念应用其中;第二阶段采用最短路径法求解L1-范数模型获得源信号的估计。相比于现存的二阶段方法,该方法可达到更高的信号重构信噪比。     

一种具有自动聚类检测功能的欠定型盲信号混叠矩阵估计算法

针对源信号个数未知情况下的欠定稀疏分量分析模型,提出一种具有自动聚类检测功能的混叠矩阵估计算法。提出实现源信号个数的判定的观测信号自动检测聚类方法,同时利用主成分分析对超直线进行估计,从而实现混叠矩阵的精确估计。仿真实验结果表明,该算法适用范围广,是一种快速精确且稳健的混叠矩阵估计算法。     

基于压缩感知和优化算法的欠定盲源信号分离

针对目前欠定盲源信号分离在源信号不充分稀疏的情况下分离精度较低的问题,提出一种基于压缩感知和优化算法的欠定盲源信号分离方法.首先分析了欠定盲源信号分离和压缩感知问题的等价性,并建立基于压缩感知的欠定盲源信号分离的数学模型;然后以分离信号的稀疏性和互相关性来建立目标函数,并通过使用压缩感知和优化算法来实现欠定盲源信号的分离;最后对语音信号进行了仿真实验.实验结果表明,在源信号不充分稀疏的情况下,利用这种方法得到的分离信号与源信号的平均相似系数为0.990 3,由此可见这种方法是一种有效的、分离精度较高的分离方法.这也为欠定盲源信号分离问题的研究提供了一种新的途径和手段.     

采用PARAFAC的欠定盲分离中机械振源数估计方法

针对复杂机械系统振源数未知的欠定盲源分离(UBSS)问题,为提高欠定盲源分离的性能,提出一种基于平行因子分析(PARAFAC)和核一致诊断(CORCONDIA)的欠定盲源数估计算法.该算法利用二阶非平稳源分离的基本思想,将中心化传感器数据分成不重叠的数据块,计算各数据块的单一时延协方差矩阵并叠加成三阶张量,即平行因子模型.利用核一致诊断算法估计PARAFAC模型的最佳组分数,从而得到机械系统的振源数.仿真实验结果表明:该算法可从非平稳欠定混合信号中准确估计振源数目.将所提算法应用于多机振动源实验,结果进一步验证了该方法的有效性.     

基于时频单源点检测的雷达信号的盲分选

针对欠定条件下的雷达信号分选问题,提出一种基于时频单源点检测的雷达信号盲分选算法,该分选算法的创新点在于将雷达信号由时域转移到时频域进行分析.在时频域内,雷达信号具有一定的稀疏性,有助于实现信号盲分选,给出了基于时频单源点检测的雷达信号盲分选算法的具体步骤.该方法能够有效解决欠定条件下雷达信号盲分选问题,将其应用于雷达信号分选领域,具有一定的军事应用价值.仿真测试结果表明了该方法的可行性与优越性.     

基于阵列结构的盲分离算法

为了进一步改善阵列信号处理中盲源分离算法的分离性能,提出了一种新的基于阵列结构的盲分离算法.该算法的基本思想是利用已有的盲源分离算法(EASI和FastICA算法)估计混合矩阵,根据估计出来的混合矩阵和均匀线阵的特点来重构混合矩阵,对分离矩阵进行较正,达到改善算法分离性能的目的.仿真结果表明,该文提出的EASI-1算法的平均干信比比EASI算法低7.5 dB,FastICA-1算法的平均干信比比FastICA算法低4.3 dB.     

互累积量迫零法信号源盲分离

利用高阶累积量进行信号源盲分离的已有算法都需要进行复杂的矩阵代数运算,且这类算法不具备所希望的等变特性,对于病态混合矩阵的盲分离问题可能无法求解,通过利用迭代算法迫使经过非线性函数变换的混合信号互累积量矩阵对角化的方法,提出了一种新的基于高阶累积量的具有等变特性的信号源盲分离算法,该算法所采用的累积量矩阵对角化方法不依赖于混合矩阵,也不需要对累积量矩阵进行代数变换,并且所使用的迭代算法不需要对任何变量求导,因此非常简单,易于实现;同时算法还具有对未经去除均值的混合信号直接进行分离的能力。     

基于协方差矩阵的自适应盲分离算法

提出了一种新的线性混叠信号的盲分离算法,该算法利用信号相互独立时其协方差矩阵的对角化特征作为分离准则,采用最速下降法进行分离.该算法对源信号和混叠矩阵没有过多要求且计算量不大,理论分析与仿真结果表明:该算法具有很好的分离效果.     

基于一种改进最短路径法的欠定语音盲分离

为了在欠定条件下实现语音盲源分离,该文首先利用势函数估计源信号的个数和混叠矩阵,在估计势函数曲线时对其做平滑处理,以提高源信号个数估计的准确性.在语音信号分离部分,提出了一种改进的最短路径法,该方法对混叠信号各时频单元进行分类处理,避免了最短路径法中对每个时频单元进行矩阵求逆运算,在大大减少计算量的同时也降低了分离信号的背景噪声.最后给出了仿真实验,实验结果证明了该算法的可行性和优异性.     

基于盲信号分离的数字水印检测与提取

基于盲信号分离技术，提出了一种新的数字水印图像提取方法。该方法在一种较典型的基于小波变换的数字水印嵌入算法基础上，应用盲分离技术有效地检测和提取出了含在水印图像中的水印。经大量试验证明，所提出的方法对常用的图像处理方法有较强的抗攻击性能。     

基于自然梯度的非平稳信号自适应盲分离算法

基于自然梯度原则并利用信号的时间相关属性对一类代价函数进行推导,获得一种新的非平稳信号自适应盲分离算法．算法利用样本的多时延解相关方法以及迭代计算的形式获得盲混合信号的分离矩阵,无需对观测样本进行分块处理,计算工作量低．仿真结果表明,算法分离精度高,迭代过程平稳,对多个信号源的盲分离可实现良好的分离性能．     

超宽带通信信号欠定盲源分离

针对超宽带通信信号,提出了一种新的二阶段欠定盲源分离方法:阶梯图-最小角度法。在第一阶段即混叠矩阵估计阶段,提出用阶梯图对均匀抽样的数据点进行聚类计算,建立了一种估计混合矩阵的工程化模型,它可以直接估计出源信号个数,并且得到精度较高的混合矩阵估计值;在第二阶段借助最小角度分离准则估计出源信号,从而获得较好的分离性能。     

基于改进人工蜂群算法的盲源分离算法

针对传统盲源分离算法收敛速度与分离性能间的矛盾,提出一种基于改进人工蜂群算法的盲源分离算法.该算法利用信号的峰度绝对值作为被优化目标函数,对人工蜂群算法中跟随蜂阶段的搜索过程进行改进,使人工蜂群算法在初始阶段可以快速收敛到最优解所在区域,具有更高的收敛精度.使用改进后的人工蜂群算法对传统盲源分离算法中的初始分离矩阵进行优化,再利用优化的初始分离矩阵进行信号分离.仿真结果表明,改进后的算法能够显著加快收敛速度并保持较好的分离性能值,较好地解决了收敛速度与分离性能间的矛盾.