扩展联合对角化算法及其在语音分离中的应用

用扩展联合对角化（JADE）算法对混合语音信号进行盲源分离,并对分离前后的语音信号的波形和频谱进行了分析比较．实验表明,JADE算法在混合语音信号的分离中是有效的．     

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.     

结合累积量切片的联合对角化盲分离及应用

针对传统盲分离算法在以欠定的观测信号为对象时的失效问题,提出一种改进的结合四阶累积量的二阶联合对角化盲分离算法.该算法通过对源观测信号进行四阶累积量计算,比较各累积量切片对算法分解的合理性,对形成的多个切片进行近似对角化处理,进而对以延迟点为中心进行多个对角化矩阵的平均,提高算法分解的稳定性,最后通过仿真信号和车辆振动信号验证算法的有效性.该联合算法有效扩展了二阶音分离(SOBI)算法的应用范围,可以应用于瞬时混合模型的实际工程信号处理.     

基于粒子群算法的盲源分离算法

简要地介绍了粒子群算法(PSO)及其改进算法和盲源分离算法(BSS),改进的粒子群算法具有并行性、易实现等优点。将改进的粒子群算法与盲源分离算法相结合,提出了基于粒子群算法的盲源分离算法。该算法以混合信号的峰度为目标函数,采用独立分量分析的方法,用改进的粒子群算法代替常规的最陡梯度下降法,对瞬时混合的信号进行盲分离,解决了梯度算法收敛速度慢的问题。实验仿真表明:该算法具有收敛速度快、分离效果好等特点。     

信号盲分离问题多阶段分解算法

提出了一种新的信号盲分离算法,它每个阶段仅抽取单个独立分量.这种方法通过一种求所定义的代价函数的最优解的有效迭代算法,可以找到单个独立分量,通过系统化的多阶段分解和多阶段重构,可以得到全部独立分量.当存在空间色噪声时,这种方法的性能优于一组特征矩阵近似联合对角化(JADE)技术.仿真实验表明在独立源较多(如25个以上)情况下,该方法所花时间明显小于JADE所花时间.     

基于滤波器阶数估计的卷积盲分离算法

为解决时域卷积盲分离中存在的初值选取以及方阵局限问题,提出了一种基于滤波器阶数估计的非正交联合块对角化算法.该算法通过对观测信号自相关矩阵的相邻特征值比值设阈值,实现了滤波器阶数的估计和对角块个数以及维数的自适应选取;引入预白化对非方阵的等效混合矩阵进行降维处理,消除了非正交联合块对角化算法中等效混合矩阵必须为方阵的局限性.仿真结果表明:提出的滤波器阶数估计方法准确率高,有效解决了非正交联合块对角化算法在卷积混合盲分离中的初值选取问题,并且分离效果要优于经典非正交联合块对角化算法和多目标优化非正交联合块对角化算法.     

基于跳频信号短时平稳的二阶特征窗盲分离抗干扰方法

跳频通信难以高效抵抗人为的恶意干扰和动态干扰,研究基于盲分离理论的新型抗干扰技术具有重要意义.提出一种基于跳频信号短时平稳的二阶特征窗盲分离抗干扰方法,该方法通过空间预白化和定义特征窗函数,把跳频信号转化为白化的短时平稳信号,利用伪Wigner-Ville分布,提取出有用跳频信号而抑制掉干扰,实现抗干扰的目的.仿真结果表明,新分离算法比特征矩阵联合近似对角化(joint approximative diagonalization of eigenmatrix,JADE)算法具有更好的分离效果,分离后的信号通过提取算法能有效地被提取出来.     

基于信息典型相关分析的盲源分离算法

针对盲源分离问题,将互信息理论与典型相关分析理论相结合,提出了一种基于信息典型相关分析的盲源分离算法.该算法首先利用模式搜索法求解,得到混合信号向量的线性组合与混合信号向量延迟的线性组合之间互信息最大的信息典型向量,互信息计算中的概率密度函数由高斯核密度估计.然后,将信息典型向量依次与接收的混合信号数据阵相乘.完成对源信号的逐一抽取和分离.仿真实验结果表明,该算法不仅能有效分离包含超高斯信号成分的混合信号和包含亚高斯信号成分的混合信号,还能分离同时包含这2种成分的混合信号以及病态混合信号.     

基于空间时频分析的循环平稳盲源分离

介绍了基于空间时频分布的循环平稳盲源分离方法,对空间时频分析中交叉项引起的分离能力下降的情况进行了分析,同时将降噪处理应用到算法中,能有效地降低交叉项和噪声的干扰,如选择更有效的时频点进行空间矩阵联合对角化,最终将未知混合信号分离。仿真结果表明,该算法具有较好的收敛性,分离效果明显。     

基于独立分量分析的混合声音信号分离

论文简要介绍了有关独立分量分析（ICA）的基本理论和算法;探讨了独立分量分析在混合声音信号分离中的应用。针对ICA输出结果排序的不定性以及在长时间记录声音信号的过程,ICA混合模型系数存在时变性等问题,提出了一种结合小波变换和独立分量分析的解决方法;试验结果表明,该方法能有效地提高运算效率并获得较好的分离效果。     

A method for blind separation of components information from mixed pixel

In the field of remote sensing, it is important to separate the component information from mixed pixel. If the physical process of remote sensing can be expressed by a set of linear equations, the remote sensing information matrix is equal to the weight matrix multiplied by the component information matrix. Generally speaking, the precondition of retrieval of component information matrix is that the weight matrix is known. However, the blind signal separation (BSS) method can separate the matrix unconditionally, whose basic principle is that the additive information needing separation can be achieved from the statistical characteristics contained in a mass of samples in the remotely sensed information matrix. Therefore, the values of the component information matrix and the weight matrix can be estimated. The wave shape of components can be retrieved by BSS, but the amplitude cannot. In this paper, the plant-soil mixed pixels were chosen as the studying targets in this paper to quantitatively separate the component information and solve the uncertainty of BSS. Simulation and field test verify the reliability of the method. Results show that the BSS can be one of the effective methods of mixed pixel separation, and the foreground of application is very promising.     

确定盲分离中未知信号源个数的奇异值分解法

在信号源少于传感器观测到的混合信号时,未知信号源数目的估计一直是已有盲分离算法中一个未解决的问题,通过理论分析,提高并证明了在信号源盲分离问题中,可以通过计算混合信号数据矩阵的秩数来确定信号源的个数,存在观测噪声时,可以通过计算混合信号数据矩阵的奇异值分解进行估计未知信号源数目,给出了实际的计算方法,并通过计算实例证明了该方法的正确性和有效性,从而解决了盲分离中信号源个数的估计问题,为盲分离技术的应用进一步奠定了基础。     

小鼠视觉感受区电位信号 (LFP)的脑电波分离

为研究人（动物）的行为与脑电波之间的关系,提出了一种新的小鼠视觉感受区电位信号(LFP)与呼吸相关联的脑电波分离模型,采用盲信号分离（BSS）、独立分量分析法（ICA）对局部场电位建立线性瞬时混合信号系统数学模型,利用小波包进行LFP的分解并重构信号,对睡眠状态下小鼠视觉感受区局部场电位信号进行了15层分解和重构。实验证明,小波包分解高频分量系数cd13的解析重构信号与δ波频率吻合,小鼠睡眠状态下分离出的与呼吸相关联的脑电波信号为δ波。     

Brillouin scattering spectrum character extraction based on genetic algorithm and seeker optimization algorithm

A new hybrid optimization method based on genetic algorithm(GA) and seeker optimization algorithm(SOA) is presented in this paper. The hybrid algorithm optimizes SOA by using crossover and mutation operations in GA in order to improve the global search ability of SOA. Four algorithms, i.e. particle swarm optimization(PSO), SOA, GA and quantum-behaved particle swarm optimization(GA-QPSO) and GA-SOA are used to process the simulation and experimental data of Brillouin scattering spectrum(BSS) at different temperatures. The results show that GA-SOA improves the accuracy of extracting the center frequency shift and the minimum center frequency of Brillouin scattering spectrum compared with other three algorithms. The shift error is 0.203 MHz. Therefore, GA-SOA can be applied to the accurate extraction of BSS characteristics.     

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.     

基于分组简化粒子群算法的盲源分离

传统盲源分离算法普遍存在收敛精度低和易陷入局部最优的缺点,针对上述问题,提出将蛙跳算法的分组思想应用到盲源分离算法中.该分组思想是将整个粒子群分为多组子群体,每组粒子在进行组内寻优的同时进行全局寻优,从而增加了粒子之间的差异性,可以有效避免早熟收敛.该算法以负熵为目标函数,通过对分离矩阵进行调整,使各个信号分量之间相互独立,从而完成对瞬时混合信号的盲源分离.实验仿真结果表明,提出的算法与基本的粒子群盲源分离算法相比,能有效避免早熟收敛并进一步提高收敛精度和算法的稳定性.     

高光谱数据组分信息的盲分解方法

将基于独立成分分析（independent component analysis,ICA）技术的盲分解方法（blindsignalseparation,BSS）应用于遥感混合像元的定量分解,解决了幅度不确定性问题,实现了从高光谱数据中同时得到定量的组分光谱信息和组分权重信息。通过数值模拟实验提出了光谱反演区间的选择方法,进一步完善了该算法,且讨论了算法的稳健性。以陕西省横山县为试验区,从HYPERION高光谱影像中反演了各像元的植被覆盖度,并利用SPOT5影像进行了精度验证,结果表明该方法具有较高的精度。     

高光谱数据组分信息的盲分解方法

将基于独立成分分析(independent component analysis,ICA)技术的盲分解方法(blind signal separation,BSS)应用于遥感混合像元的定量分解,解决了幅度不确定性问题,实现了从高光谱数据中同时得到定量的组分光谱信息和组分权重信息。通过数值模拟实验提出了光谱反演区间的选择方法,进一步完善了该算法,且讨论了算法的稳健性。以陕西省横山县为试验区,从HYPERION高光谱影像中反演了各像元的植被覆盖度,并利用SPOT5影像进行了精度验证,结果表明该方法具有较高的精度。     

A novel artificial noise aided security scheme to resist blind source separation attacks

In this paper, we discuss the physical layer security from a new angle of view and propose a novel approach to resist some attacks in signal processing perspective. The scenario considered in this paper is that the eavesdropper has the similar channel performance compared to the legitimate receiver. We design the optimal artificial noise （AN） to resist the attacks of the eavesdropper who uses the blind source separation （BSS） technology to reconstruct the secret information. For speech signals, the optimal AN is obtained by minimizing the maximum of the correlation coefficients between the source signal and the received signals at Eve and the correlation coefficients between the source signal and separated results of BSS. For binary phase shift keying （BPSK） signals, we maximize the minimum bit error rates （BERs） of the separated signals and the obtained signals at Eve. Moreover, we consider the AN design from the point of breaking the BSS conditions, and propose a method by changing the correlation coefficient randomly. The simulation results show that the AN we proposed has better performance than that of the white Gaussian AN to resist the BSS attacks for both speech signals and the BPSK signals.