一种基于衰减-时延聚类估计的欠定语音盲分离算法

针对衰减-时延混合模型,提出一种改进的欠定语音盲分离算法.第一步根据独立语音源在时频域上的稀疏性,用势函数法分别聚类估计衰减矩阵和时延矩阵,然后配对以确定各声源混合矩阵.第二步由估计的混合矩阵,采用改进最短路径法恢复出目标语音.为了减少计算量,设置门限对能量较小的时频点直接置零处理,在衰减矩阵和时延矩阵聚类估计时采用了分段聚类算法.仿真实验表明本文算法分离出的语音和源语音相似系数达0.96,0.97,0.93,信噪比达12.66dB,12.86dB,8.87dB,且有效减少了计算量,证明了该算法的可行性和有效性.     

单通道涡流无损检测信号盲源分离算法

针对脉冲涡流无损检测(pulsed eddy current testing, PECT)系统中获取单一检测信号存在的混叠问题,文章提出一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)和快速独立分量分析(fast independent component analysis, FastICA)的单通道盲源信号分离算法。该算法首先通过EMD对混合观测信号分解,然后利用奇异值分解(singular value decomposition, SVD)估计源信号数目,根据估计得到的源信号数目将观测信号和对应模态分量构成新的虚拟信号,最后利用FastICA算法分离得到源信号的估计。有限元仿真实验表明该算法能有效分离单通道混合检测信号,并且优于小波分解的单通道盲源分离算法。     

基于盲源分离算法的阵列信号波达方向-频率估计

盲信号处理已成为近年信号处理和神经网络热点领域,主要用于语言信号处理,应用于雷达信号处理并不多见.确定空间辐射源的波达方向(DOA)和频率是雷达阵列信号处理的基本问题之一,近20年来许多学者提出了性能各异的算法,其中有代表性的是多信号分类法和旋转不变技术的参数估计法.近年来,越来越多文献将盲源分离算法应用到阵列信号处理中,开辟了一条DOA估计的新道路.本文首先给出了一种用来盲分离复数信号的盲源分离算法,结合该算法,提出了可同时估计波达方向、频率的波达方向-频率盲估计算法.盲源分离算法是基于负熵的快速定点算法,不需要给出复数信号的概率密度函数,具有收敛速度快,鲁棒性强等特点.本文证明了波达方向-频率盲估计算法的收敛性.仿真研究表明新的波达角估计算法的特点:1)估计算法是有效并且鲁棒的;2)估计算法能从含噪声的阵列接收信号中同时估计出辐射源波达方向和频率;3)估计算法能将雷达杂波和目标回波分离.     

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.     

卷积混合信号频域盲分离技术研究

阵列声纳观测的舰船辐射噪声信号是由多目标源、海洋环境噪声等经多途卷积混叠形成,为提高被动声纳的检测能力、有效分离多目标信号与环境噪声,提出一种新的信号盲分离方法,利用滑窗短时傅里叶变换将时域信号卷积混合形式转换到频域瞬态混合形式,针对每个频率点利用非平稳水声信号的多拍交叉相关序列,建立频域适用盲分离算法,估计分离网络矩阵,分离恢复多源信号,研究了多源多途水声信号盲分离技术,用仿真信号和水池实验实录信号进行频域盲分离算法检验,结果表明信号分离效果较好。     

基于奇异值分解和均值聚类的单通道盲源分离算法研究

提出了一种基于奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)的均值聚类单通道盲源分离算法.首先将单通道信号利用SVD分解,依据中值准则进行滤波去除噪声分量,然后在去除噪声分量对应的特征值基础上,根据剩余SVD特征值重构对应分量信号作为盲源分离观测信号.将重构分量信号进行短时傅立叶变换(Short Time Fourier Transform,STFT)进行稀疏化处理,利用散点图判别源信号数目,最后采用均值聚类方法估计混合矩阵,以估计混合矩阵求逆作为分离矩阵实现单通道信号的盲源分离.利用计算机仿真结果证明了算法的有效性.     

基于压缩感知的盲源信号分离检测方法

接入电网的各种分布式电源、非线性负荷使得电能质量污染问题日益严重,对各种电能质量信号进行特征提取与正确分离是改善电能质量的切入点.针对电能质量信号的结构特点,构建了压缩感知电能质量信号分离模型,并针对该模型提出一种基于压缩感知的盲源信号分离检测算法CS-SCA(compressed sensing-sparse component analysis).根据已有的电能质量信号理论知识,确定电能质量信号在频域的稀疏性,进而对信号预处理降噪.通过两步法解决预处理后电能质量观测信号的分离检测问题.第1步通过观测信号向量方向特性估计出电能质量源信号个数,并利用线性聚类估计混合矩阵;第2步采用压缩感知恢复算法分离得出电能质量源信号.通过实验验证,提出算法所分离出基波、各次谐波信号分离信干比均大于10,dB.     

基于MPSO粒子滤波的单通道扰信盲分离算法

针对单通道接收情况下通信信号与干扰盲分离的难题,提出了一种基于变异粒子群优化粒子滤波的单通道扰信盲分离新算法。首先建立了受扰通信信号的状态空间模型,并利用变异粒子群重采样粒子滤波进行通信码元和未知参数的联合最大后验估计,有效改善了标准粒子滤波中存在的粒子退化现象,在减少所需粒子数量的同时,又保持了序贯估计过程中粒子集合的多样性和优质性,使新算法在干信比较大时也能保持较好的分离性能。仿真实验表明,对单音干扰,在干信比等于30 dB,信噪比大于15 dB的条件下,新算法可以有效地从单路接收的受扰信号中分离出通信信号与干扰。     

基于改进粒子群的盲源分离算法研究

简要地介绍了盲源分离的基本理论,针对独立分量分析传统的优化算法易于陷入局部最优、收敛精度低的缺点,提出了一种基于改进型粒子群的盲源分离算法,将独立分量分析算法与改进的粒子群算法相结合,以负熵作为目标函数.采用这种改进的粒子群算法对分离矩阵进行调整使各个信号分量之间独立,完成对瞬时混合信号的盲分离.实验信号的分离仿真结果表明,该算法能够有效地完成混叠信号的分离.同时,在与传统的盲源分离算法进行对比中,体现出了更高的分离精度和稳定的性能.     

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.     

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。     

采用信号相邻采样点联合估计的欠定盲源分离算法

两步策略是当前欠定盲信号分离的基本方法,混叠矩阵的估计是恢复源信号的先决条件。考虑在混合矩阵已经估计的前提下,通过矩阵子空间的方法估计源信号,并且利用信号相邻采样点的相关特性,联合判断任意时刻信号的归属,提高欠定盲源分离算法的抗噪能力。通过仿真实验显示了该算法的性能及实用性。     

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...     

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.     

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。     

基于遗传算法的盲源分离算法

针对现有盲源分离算法的性能依赖于对比函数选择的现象,提出了一种基于遗传算法的盲源分离算法,该算法直接从信号的样本序列中估计出信号的概率分布,解决了信号间互信息的求解问题.通过遗传算法最小化信号的互信息,实现了对线性混叠信号的分离.对模拟信号的分离结果表明,该算法可以成功地分离混叠信号,同时与快速独立分量分析算法相比,该算法的性能对源信号的概率密度性质没有依赖,因而对亚高斯和超高斯信号的混合信号表现出更加优异的分离能力.     

一种基于信息最大准则的盲源分离新算法

提出了一种基于信息最大准则的盲源分离新算法。新算法在当前时刻的系数更新时充分利用先前迭代过程的信息 ,并在每一步迭代时归一化权系数矩阵。仿真表明 ,新算法应用于盲图像信号分离时得到了很好的分离效果。     

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.