基于FastICA的语音盲源分离方法

独立分量分析（ICA）在处理盲信号分离中被广泛使用,但其收敛速度较慢.为此文章重点介绍了一种更为有效的盲源分离方法——快速独立分量分析(FastICA).文章在介绍了FastICA的基本理论和方法之后,将其应用到语音分离中.在采集了三个实际的声音信号后,将三个原始信号进行混叠,在matlab仿真环境下用FastICA方法对混叠信号进行分离,将分离结果与原始信号波形进行比对,结果说明该算法具有良好的分离效果.     

基于人工免疫重采样粒子滤波的单通道盲源分离

针对单通道盲源分离重采样过程中出现的粒子枯竭现象,提出了一种基于人工免疫重采样粒子滤波的新算法.以二进制相移键控调制信号为例,针对传统粒子滤波算法中存在的粒子枯竭现象,利用人工免疫重采样粒子滤波进行信号未知参数和码元的最大后验概率估计,在保证粒子有效性的同时解决了粒子退化问题,有效地缓解了粒子枯竭现象,提高了算法的跟踪估计能力.仿真结果证明了该算法的可行性和有效性,改进后的算法在不加纠错编码,信噪比大于14 dB的情况下,误码率小于10-2,基本实现了信号的盲源分离.     

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。     

一种分离噪声盲源信号的FastICA改进算法

大功率机械所产生的非平稳噪声源,用FastICA算法可以有效地分离出噪声信号,但噪声源识别的准确性较低,为此提出了一种分离噪声源的FastICA改进算法。新方法将最大相似准则、优化算法和快速傅里叶变换相结合,对分离信号的不确定性进行了有效校正。经仿真实验验证,新方法能够完整地还原仿真波形信号,表明该改进算法确实可行且准确性较高。     

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.     

基于小波变换的单通道盲分离中源信号数目估计算法

推导了常用数字调制信号的小波变换幅度函数表达式,并给出了统一的近似表达式。在此基础上给出了单通道接收混合信号模型中小波变换幅度函数的近似表达式。通过充分利用与混合信号中奇异点有关的码元周期信息,给出一种基于小波变换的单通道接收条件下源信号数目估计算法,实现了在无先验知识的情况下对源信号数目的估计,并通过仿真验证了算法的可行性和有效性。     

基于FastICA的盲干扰对齐算法

为克服现有的干扰对齐方法中发送端信道传输信息不足的问题, 提出了一种新的盲干扰对齐（BIA: Blind Interference Alignment）算法。在K用户MIMO(Multiple Input Multiple Output)干扰信道中, 发射端已经建立起干扰对齐机制条件下, 依照盲源分离(BSS: Blind Source Separation)理论, 将IA（Interference Alignment)模型与BSS模型相结合, 在接收端采用FastICA(Fast Independent Component Analysis)算法, 建立以干扰对齐为模型的目标函数。对数据进行中心化, 通过逐个分离的方法, 单独分离每个独立分量, 从而提取期望信号。Matlab仿真结果表明, 该算法能在未知信道状态信息的情况下有效实现干扰对齐, 同时具有较好的误码率。     

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.     

基于信息论的盲源信号分离

 从混合观测数据向量中恢复出不可直接观测的各个源信号是阵列处理和数据分析的典型问题.独立分量分析是解决这一类问题的新技术,而基于信息论方法的分离技术是独立分量算法中最常用的分离算法.基于信息论算法中主流的FastICA算法和自然梯度优化算法,使用几组不同的信号进行分离,从理论分析和仿真结果表明了FastICA算法的优越性.     

基于小波分析的盲源分离

提出一种新盲源（BSS）分离算法是在独立分量分析（ICA）算法中引入离散小波变换技术分解出有用信号．ICA是一种线性非高斯统计方法,不仅能够使研究对象相互独立或尽可能独立,而且能突出源信号的本质结构．笔者采用的新盲源算法能够将时-频ICA相结合,实现了较好的盲源分离．     

基于形态学和盲源分离合成孔径雷达水体提取

采用一种新的基于独立分量分析(independentcomponent analysis,ICA)盲源分离(blind source separation,BSS)和形态学开重构(open reconstruction)的方法实现多极化合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)影像相干斑噪声抑制和水体目标快速提取.SAR影像具有强烈乘性相干斑噪声,影像数据为非高斯分布,具体分布形式未知.利用独立分量分析方法,不需要知道SAR影像的具体分布,通过对数量化将相干斑噪声转化为与图像数据相互独立的加性噪声,从多极化SAR影像中自动分离出图像数据与相干斑噪声,并自动选择相干斑指数最小的分量为图像分量.针对SAR影像水体目标的亮度及形状分布特征,进一步采用形态学开重构运算,从分离出的图像分量中提取出水体目标.利用ENVISAT ASAR多极化影像进行了实验,结果表明该方法可以快速准确地提取多极化SAR影像中的水体目标.     

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。     

基于机器视觉和盲源分离的机械故障检测

为解决从复杂的信号环境下提取所需的信号,克服传统方式上信号获取与处理方法的不足和多源故障振动信号位置不确定等问题,针对机械转子的多源故障情况进行研究,提出一种基于机器视觉和盲源分离的旋转机械故障检测方法.首先介绍了基于机器视觉和盲源分离问题的数学原理,然后基于盲源信号分离方法和超定视觉盲源分离方法分析获取的高速视频,从而实现多源振动信号的分离与定位.最后,实验结果表明本文中提出的检测方法能够对旋转机械多源故障进行准确定位.该方法将机器视觉测量方法与盲源分离信号处理方法进行结合,实现了对多源故障有效分离识别.     

小波分解单通道盲分离干扰抑制方法

在单通道通信系统抗干扰问题中,由于先验信息不足,不能采用常规的盲分离方法抑制干扰?针对此问题,提出一种小波分解结合独立分量分析(independent component analysis,ICA)的单通道盲分离抗干扰方法?该方法利用小波分解,将单路混合信号分解为一系列的小波分量,通过计算各层小波分量的能量,选择最优小波分量作为ICA的输入信号,采用ICA方法实现信号的分离和重构?该方法选择最优小波分量进行盲分离,有效减少分离算法的计算量,同时降低噪声对系统性能的影响?仿真结果表明,所提方法可以有效地分离混合信号,提高单通道通信系统的抗干扰能力和系统处理速度?     

基于复数FastICA算法的盲多用户检测

针对MIMO-OFDM系统,提出了一种基于复数FastICA的盲多用户检测算法.该算法首先利用复数FastICA算法的快速收敛特性来提高多用户的分离速度,同时利用信号的相关函数对复数FastICA算法引起的幅度不确定性和相位不确定性进行了修正,最后将所提出的改进算法与复数自然梯度学习算法(CNGLA)进行仿真比较.结果表明,相比于传统的自然梯度算法,所提算法不仅收敛速度较快,而且具有更低的误码率,另外随着接收天线的增多,信号的分离效果会更好.     

一种单通道的源数盲估计方法

针对单通道的源数盲估计技术,提出了一种基于经验模态分解和交叉验证技术相结合的源数估计方法,该方法首先通过经验模态分解技术将单通道的观测信号转换为虚拟的多通道观测信号,然后采用基于交叉验证技术来确定混合在单通道中的源信号个数．仿真实验结果表明：该方法能准确地估计出混合在单通道中服从超高斯分布、亚高斯和高斯分布的源信号个数．     

单通道混合信号中周期信号的盲分离

在定义信号周期性的基础上,针对多个周期信号、多个周期信号和其他信号单通道混合的情况,提出了基于特征值分析的周期信号盲分离方法,并对算法的可行性、分离误差及分离效果进行了理论分析.仿真结果表明:该方法能适应较低的信噪比,且具有计算量小、易于实现等优点.     

一种单通道的周期性信号盲分离算法

提出一种针对周期性源信号的单通道盲源分离方法,该方法首先利用希尔伯特变换将单通道的混合信号表示为复数形式后,并用交叉互验技术来估计谐波分量的阶数,然后通过人工蜂群算法优化用于估计基频的代价函数以获得源数、基频及其谐波长度,最后由一种自适应滤波算法来估算源信号的幅值,从而实现了盲源分离的目的.仿真实验结果表明了该方法思路的可行性,且可达到"全盲"的要求.     

基于盲源分离的多用户检测算法

本文针对CDMA通信系统中的盲多用户检测问题,将噪声数据的定点ICA算法应用到多用户检测中,实现了多用户信号的分离。通过matlab实验仿真比较了盲自适应检测算法与本文算法的性能,结果表明本文算法收敛速度很快,可以很有效地克服多址干扰,抑制远近效应。     

基于峭度的盲源分离方法研究

针对双梯度的盲源分离算法进行了研究，以信号的峭度为代价函数对其进行了改进．仿真试验分别对通信信号和雷达信号实现了分离，改进算法在收敛速度和稳态误差方面具有显著的优势．同时指出将盲分离方法用于雷达信号的分离，具有广阔的应用前景．