一种基于稳定分布模型的非线性盲分离算法

在α稳定分布模型基础上提出一种非线性的盲分离算法,采用后非线性模型(PNL)几何线性化算法将输入信号线性化,然后用基于最小分散系数与旋转变换(MDC-RT)准则的神经网络算法实现信号盲分离。仿真实验证明该算法具有良好的分离特性以及较高的实际意义。     

动态分段的飞机舱音记录器混合信号在线盲分离性能分析

针对飞机驾驶舱话音记录器(CVR)中存在轻微时变特性和信号有大量近零值的情况,提出一种基于信号样本动态分段的在线盲分离算法.应用独立分量分析的在线算法对CVR混合信号进行动态分段处理,再通过快速的FastICA算法进行精确化求解.为了使估计器获得最佳性能,适当调整分离矩阵各行权值.仿真结果表明,该算法可有效地将CVR混合信号中独立的声音信号分离出来,分离效果优良.     

利用粒子滤波与支持向量机的数字混合信号单通道盲分离

针对基于粒子滤波盲分离算法运算复杂度高的问题,将支持向量机理论引入到粒子滤波算法中,提出一种数字调制混合信号单通道盲分离算法. 确定了算法中粒子权值更新方法,并给出了参数与符号序列的后验概率密度估计. 从后验概率密度估计的统计特性和运算复杂度两个方面详细分析了算法的性能,并从理论上证明该文给出的后验概率密度估计能很好地逼近真实后验概率密度. 理论分析与仿真结果均表明,与基于粒子滤波的盲分离算法相比,算法在误码率性能相当的情况下,有效缩短了运算时间.     

置换混叠信号的盲检测和分离

针对观测信号相互置换的情况,从盲源分离的角度研究置换混叠信号的盲检测与分离问题,给出了置换混叠信号的数学模型,提出了基于特征域可分的置换混叠区域检测方法,根据频谱特性和局部相关性分别提出了正弦置换混叠信号和置换混叠图像的盲检测与分离算法. 实验结果表明,该方法能有效应用于置换混叠信号的检测.     

采用孤立点检测的欠定混合矩阵盲辨识

研究欠定盲源分离中的混合矩阵估计问题,针对多源时频点对混合矩阵估计的影响,提取时频域单源点用于混合矩阵估计,给出一种时频单源点检测方法. 针对时频单源点中孤立点对混合矩阵估计的影响,剔除单源点中的孤立点进一步提高混合矩阵的估计精度,应用减法聚类方法对剔除孤立点后的时频单源点进行聚类,实现了源信号数目和混合矩阵的同时估计. 语音信号的仿真实验表明,与其他两种基于时频单源点的欠定混合矩阵估计算法相比,所提出的算法具有更高的估计精度和更好的鲁棒性.     

应用ICA的混沌直扩信号盲分离及检测

摘要： 混沌直扩信号是由普通混沌信号直接调制信息信号得到的一类扩频通信信号,它兼有混沌信号和直扩信号容量大、低截获等特点. 该文针对复杂环境下非合作混沌直扩信号检测的问题,考虑到多径传输及噪声条件下混沌直扩信号混沌特性被明显削弱,在考察直接检测方法的基础上提出一种基于ICA的信号盲分离和混沌特性检测相结合的检测方法. 首先将接收到的混合信号分离成各单路信号,再检测各路信号的混沌特性. 理论分析和仿真实验表明,分离后混沌直扩信号的纯净度明显提高,基本上不再受噪声等的影响,在输入信噪比?40 dB 条件下仍可有效检测出混沌直扩信号.     

改进EM算法的CDMA盲多用户检测

对基于期望值最大化的统计盲多用户检测方法进行改进.针对期望值最大化(expectation maximization,EM)算法的高复杂度及性能欠佳的缺点,在进行最大似然估计时先考虑用户所受的多址干扰及噪声,修改最大似然估计函数,并加以分解简化,提出一种改进的EM算法实现CDMA盲多用户检测,并进行了实验仿真.实验结果表明,改进方法提高了系统的抗干扰性能,且降低了算法复杂度.     

MIMO信号调制方式盲识别

提出一种基于盲信号分离的方法对MIMO信号进行调制识别. 该方法对接收信号的相关矩阵作奇异值分解,用于估算发射天线数目,并对信号进行白化. 采用特征值矩阵的联合近似对角化(joint approximate diagonalisation of eigen-matrices, JADE)算法对接收信号进行分离,恢复发送端信号. 通过分析信号的频谱特征,提出4 个新的特征参数,并结合四阶累积量实现对MIMO体制下6 种信号调制方式的识别. 识别过程中无需估计载波频率和符号率等参数,具有较强的实用性. 仿真结果表明文中提出的方法具有良好的性能.     

基于信息理论准则的盲源分离方法

根据统计独立的假设,利用概率密度函数的Ｅｄｇｅｗｏｒｔｈ展开,得出了基于互信息最小化的目标函数,该函数具有明确的物理意义,它的最小化可以使输出相互独立,仿真实验结果表明所提出的方法可较好地用于盲源分离问题。     

线性混迭信号中独立源的盲提取

基于源信号统计独立的假设,提出一种基于四阶累积量的分离判据,由此得出一种可以顺序逐个盲提取独立源信号的ICA算法,算法中利用去冗余技术剔除先前已经提取的信号.计算机仿真结果表明算法的性能良好.     

基于Curvelet稀疏表示的图像盲分离初始化

针对盲分离初始化问题提出一种基于Curvelet稀疏表示的图像盲分离初始化方法. 该方法充分利用信号Curvelet变换的稀疏特性,选取稀疏性最好的高频系数组,采用聚类方法估计聚轴中心,寻求混合矩阵估计值,实现对盲分离学习算法的初始化. 实验结果表明,该初始化方法能避免盲分离算法在收敛时陷入局部最小,加快收敛,并提高分离精度.     

基于二次模糊相关性的单通道置换图像盲分离

关键词：中图分类号：文章编号：针对模糊处理后的置换图像,提出一种基于二次模糊相关性的单通道盲分离方法. 该方法通过对置换图像进行二次模糊,估计二次模糊前后对应子块的相关系数来构造一个映射空间,利用映射空间内参数的不同分类完成置换混合矩阵的估计,从而实现置换源图像子块的分离. 实验表明,该方法对经历不同模糊处理的置换图像均能达到较高的检测正确率,同时,算法对高斯噪声和有损JPEG压缩都具有较好的鲁棒性.     

转子故障信号的小波能量特征自动提取

提出了一种基于小波变换的转子故障信号能量特征自动提取方法,受倍频分析思想的启发,运用尺度变换对原始时间信号重采样,将重采样后的信号进行小波变换,并统一分解到给定层上,从而获取信号的频带特征。该方法能消除转子转速和采样频率对小波分解频带分布的影响,提取的频带能量特征具有统一的物理意义。在ZL-3多功能转子模拟试验台上模拟了不平衡、不对中、碰摩及油膜涡动四种转子常见故障的128个样本,应用本文方法进行小波分析特征提取,并构造集成神经网络诊断模型进行诊断实验,结果表明了本文方法的有效性和正确性。