基于粒子群优化的有序盲信号分离算法

为了按照规范四阶累积量的绝对值有序分离出源信号,提出了一种新的基于粒子群优化的有序盲信号分离算法.本算法采用信号的规范四阶累积量作为代价函数,使用粒子群优化算法代替传统的梯度算法对代价函数进行优化,通过消源去相关方法从混合信号中消去已分离出的源信号成分,逐次按序提取出源信号,解决了梯度算法容易陷入局部极值而不能正确提取...     

盲信号分离的自稳定算法

在传统盲分离算法的迭代过程中，为了保证分离矩阵的行正交性，都要对其进行反复的正交化，以避免算法的不收敛。针对这个问题，笔者主要研究了在Stiefel Manifold上的盲分离算法，该算法使分离矩阵不需要每一步都进行正交化。仿真表明，本文提出的新算法具有很好的稳定性。     

基于ICA的盲信号分离算法研究

提出了一种以独立分量分析(independent component analysis,ICA)[1]为核心的盲分离算法,给出了用盲信号分离技术来分离心电信号的方案,并对模拟信号进行了分离。实验是有效的且鲁棒效果良好。     

基于统计估计的盲信号分离算法

最大熵法（ＭａｘｉｍｕｍＥｎｔｒｏｐｙ,ＭＥ）和最小互信息量法（ＭｉｎｉｍｕｍＭｕｔｕａｌＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ,ＭＭＩ）是两种目前最常用的盲信号分离算法．在分析ＭＥ与ＭＭＩ算法的基础上,提出了一种利用反馈结构的输出信号概率密度函数（ｐｄｆ）估计的增强ＭＥ算法．与传统ＭＥ算法相比较,新算法无需给出传统ＭＥ算法中神经元非线性函数的具体表达形式,而是直接利用输出信号ｐｄｆ估计来推导算法的迭代核,进行算法自适应．分析了应用几种不同ｐｄｆ估计方法的新算法迭代公式．通过计算机模拟表明,新算法比传统ＭＥ算法对于解决卷积混合输入的盲信号分离问题时,具有更好的算法性能．     

JADE算法在盲信号分离中的应用

分离矩阵的学习算法是盲信号分离的关键技术,矩阵联合对角化的预白化JADE算法是一种基于四阶累计量的学习算法。本文简要介绍了JADE算法的基本原理,通过实例,采用JADE算法对盲信号进行分离。实验表明,JADE算法在盲源信号分离中是一种很有潜力的方法。     

基于小波概率密度函数估计的盲信号分离算法

利用概率密度函数的非线性小波估计方法,对混合信号的概率密度函数及其导数进行估计,由此估计信号的评价函数,从而给出了一种盲信号分离算法.该方法简单,可直接应用于所有以非线性函数代替评价函数的盲信号分离算法.计算机仿真结果表明了算法的有效性.     

未知信源个数的自适应盲信号分离算法

结合基于贝叶斯信息准则的模型选择理论和独立分量分析技术对信源数未知时超定盲分离模型的源信号数量进行概率估计。给出了信源数量的统计分布,在此基础上实现了未知源个数的ICA分解。根据输出分量间的冗余分量进行有效数据提取,大大简化了算法的计算量和复杂度。仿真结果验证了该算法的收敛稳定性与分离的有效性。     

基于Fast-ICA算法的瞬时混合盲信号分离

本文介绍一种典型的独立成分分析算法,即Infomax算法,详细介绍了Fast-ICA算法的基本原理,将该算法用于三路瞬时混合信号的盲分离,最后对算法的分离性能及优缺点进行了分析。     

BFGS算法在盲信号分离中的应用研究

盲信号分离的独立成分分析方法已成为当今信号处理课题的热点。在分析已知算法的基础上,利用最优化方法中的Broyden- Fletcher-Goldfard-Shano(BFGS)算法,我们提出了一种基于信息理论新的盲信号分离算法。     

盲信号分离模型的混叠矩阵估计算法

针对传统盲信号分离方法通过估计分离矩阵实现盲信号分离难以同时适应适定、欠定和过定模型的问题,给出了一种新的方法,直接估计混叠矩阵实现盲分离.首先给出估计混叠矩阵的梯度学习公式,并分析了该梯度算法对适定模型的有效性,然后将它推广到过定混叠和欠定混叠模型,从而得到了一种适用于各种盲分离模型的混叠矩阵估计算法.仿真例子检验了所提出的算法在适定情形下与原有算法有类似的特性,而又可以同时适应过定和欠定模型.     

一种基于时频分析的盲信号分离算法

利用模糊函数的时频分布特征选取时频点,提出一种新的时频域盲信号分离算法．与传统的维纳时频分布相比,不仅显著缩小了时频点的选择范围,而且不需要设定阈值．算法利用一种非正交联合对角化方法求取分离矩阵,在原始信号具有互相关的情况下也能达到良好的分离性能．仿真试验表明,该算法计算量小,分离精度高,可实现高斯源或相关源信号的盲分离．     

基于稀疏特性的欠定盲信号分离算法

在源信号在非充分稀疏条件下,提出了一种改进的两步法欠定盲源分离算法.与现有的大多数稀疏分量分析算法法都是假设源信号是充分稀疏不同,该算法放宽了源信号的稀疏性.与此同时,该算法能够估计出聚类空间的个数,能够克服源信号个数未知的情况.模糊划分矩阵的应用更加有利于源信号的分离.仿真结果表明了该算法的有效性.     

一种改进的粒子群优化算法及其在盲信号分离中的应用

首先对粒子群优化算法进行了改进,用粒子群中所有粒子最优位置的加权平均值替代速度更新式中的粒子最优位置,并根据粒子群中粒子的浓度自适应地调整加速系数．这种改进的粒子群优化算法利用了粒子群中所有粒子最优位置的信息,并在进化过程中自适应地调整“认知”部分和“社会”部分对粒子的影响,从而提高了算法的收敛速度和精度．然后,针对盲...     

基于协方差矩阵同时对角化的盲信号分离算法

提出了基于自相关协方差矩阵同时对角化的两个盲源信号分离算法. 利用广义奇异值分解(GSVD)算法,将源信号观测数据预白化后的零阶和一阶自相关协方差矩阵同时对角化,估算出两路源信号. 与二阶盲识别(SOBI)算法进行了比较,该算法具有计算简单且运算精度高的优点. 在线性混合加噪模型下,计算机仿真表明该算法的有效性.     

基于稀疏表示的超平面聚类盲信号分离算法

对欠定混叠盲源分离问题,论文针对于源信号的稀疏程度不同,首先引入了向量k-阶稀疏的概念。然后在满足欠定混叠盲分离问题可解的情况下,讨论了源信号向量是m-1阶稀疏的情况下的混叠矩阵的辨识问题,并提出了一种新的基于超平面聚类算法来估计欠定混叠矩阵。该算法不仅对源信号的稀疏性要求放宽了条件,而且在精确估计出混叠矩阵的同时估计出了源信号的数目。经数值实验仿真表明了算法的有效性。     

基于正交约束常模算法的MIMO系统盲信号分离

文中提出一个基于线性即时混合类型的两步盲信号分离方案。该方案先利用接收信号的二阶统计特性对信号进行白化,然后利用常模算法对信号向量进行自适应的盲分离。为了使每一个输出端都能分离出一个独立的信号,文中提出一种基于正交约束的常模算法,仿真结果表明该算法不仅能使每个输出端收敛到一个独立的输入端,并且能使收敛速度加快。     

基于Fast－lCA算法的瞬时混合盲信号分离

本文介绍一种典型的独立成分分析算法,即Infonaax算法,详细介绍了Fast－ICA算法的基本原理,将该算法用于三路瞬时混合信号的盲分离,最后对算法的分离性能及优缺点进行了分析。     

基于平面聚类算法的欠定混叠盲信号分离

基于平面聚类的方法,对具有3个观测信号的欠定盲分离问题进行了探讨,该方法不再要求源信号是充分稀疏的,即源信号在同一时刻不只有一个起主导作用.先通过转化将平面聚类化为法线聚类,然后通过寻找由法线聚类所确定的平面族之交线识别出混叠矩阵,为Georgiev(2005)提出的最新理论提供了相应分离算法的有效途径.仿真结果表明所给方法在估计混叠矩阵时的准确性以及源信号的良好恢复能力.     

一种基于预编码技术的盲信号恢复与检测算法

提出了一种用于多输入多输出信道的,基于预编码技术的盲信号恢复与检测算法．在发送端,对每个用户输出符号的模进行预编码;在接收端,利用改进的代数常模算法进行信道的补偿和信号检测．该算法能一次性的、显式的获得针对每个用户的均衡器,并分离出用户发送的符号,有效地去除码间干扰和用户间干扰．模拟结果显示,该算法具有简洁、可并行处理和抗远近的特点。