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...     

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.     

基于压缩感知和优化算法的欠定盲源信号分离

针对目前欠定盲源信号分离在源信号不充分稀疏的情况下分离精度较低的问题,提出一种基于压缩感知和优化算法的欠定盲源信号分离方法.首先分析了欠定盲源信号分离和压缩感知问题的等价性,并建立基于压缩感知的欠定盲源信号分离的数学模型;然后以分离信号的稀疏性和互相关性来建立目标函数,并通过使用压缩感知和优化算法来实现欠定盲源信号的分离;最后对语音信号进行了仿真实验.实验结果表明,在源信号不充分稀疏的情况下,利用这种方法得到的分离信号与源信号的平均相似系数为0.990 3,由此可见这种方法是一种有效的、分离精度较高的分离方法.这也为欠定盲源信号分离问题的研究提供了一种新的途径和手段.     

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CS与K-SVD的欠定盲源分离稀疏分量分析

为了提高盲源分离的准确率,提出了结合压缩感知(CS)与K均值奇异值分解(K-SVD)的稀疏分量分析方法进行盲源分离.首先,分析欠定盲源分离估计源信号与压缩感知问题的等价性,建立压缩感知框架;其次,在此框架下利用K-SVD方法训练稀疏字典;最后利用经典追踪算法计算得到稀疏分量,结合传统的两步法,进行盲源分离.大量实验表明...     

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.     

基于局部特征尺度分解的旋转机械故障欠定盲源分离方法研究

针对传统盲源分离方法局限于源信号平稳、非高斯且相互独立,要求观测信号数不少于源信号数的问题,提出了一种基于局部特征尺度分解的旋转机械故障欠定盲源分离方法。采用局部特征尺度分解方法将观测信号分解为若干个内禀尺度分量,相当于对观测信号数进行升维,重组所有内禀尺度分量作为新的观测信号进行盲源分离,该方法不仅能分离非线性、非平稳的旋转机械故障信号,而且也可以解决观测信号数少于源信号数的欠定问题。通过模拟仿真和建立不平衡-碰摩-松动耦合故障的转子试验台进行试验分析,且与传统盲源分离方法进行对比,结果表明了该方法的有效性。     

基于多传感器时频分布的机械故障信号欠定盲源分离方法

结合多传感器时频分布(multisensor time-frequency distributions,MTFD)和盲源分离(blind source separation,BSS)的特点,提出一种针对机械复合故障信号的欠定盲源分离方法。首先利用Wigner-Ville分布将观测信号转化为MTFD矩阵;然后对该矩阵进行白化处理和噪声阈值处理,并对其自动项进行选择,对其特征向量进行集群处理,从而得到源信号TFD的估计;最后对源信号进行重建,得到源信号的估计。仿真及试验结果表明,本文所提出的方法在处理非平稳复合信号的欠定盲源分离方面具有很好的效果。     

基于稀疏表征的欠定盲源分离的研究

稀疏信号处理是研究欠定盲源分离的主要手段。本文介绍了稀疏分量分析的基本模型,在此基础上深入分析并讨论了基于稀疏表示的盲源分离算法。该算法对实际欠定混叠盲信号分离有重要的意义。     

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.     

一种新的非对称分布源模型及方位估计

提出了一种空间非对称分布源信号模型和参数估计方法.利用多种连续分布函数,采用空间分段的方式描述相干分布源的角信号密度和非相关分布源的角功率密度,从而更加符合实际分布源的非对称特性.将DSPE方法推广到分段非对称分布源模型中,通过对分段非对称的相干和非相关分布源的计算机仿真,与对称高斯模型的对比结果验证了给出模型的有效性和估计算法的鲁棒性.     

基于EMD改进算法的欠定混合盲分离

为改善拟合效果,针对经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)算法存在的端点效应,提出一种改进的EMD算法——端点极值延拓方法.利用改进的EMD算法对观测信号进行分解,将分解分量连同之前的观测信号构成新的观测信号,从而将欠定情况转化为超定情况,最后利用独立成分分析(independent component analysis,ICA)算法得到源信号的估计.通过仿真实验对比,证明了本文算法的有效性.     

超高斯与亚高斯混合信号的盲分离研究

基于信息最大化和自然梯度法原理,提出了一种超高斯与亚高斯混合信号的盲分离方法,该方法联合利用t分布密度模型和混合双曲正割函数密度模型对源信号概率密度函数进行估计,并采用峰度信息作为参数来选择密度模型及相应的非线性函数．对超高斯与亚高斯混合信号有较好的分离效果。用语音信号和心电信号仿真验证了算法的有效性。     

Mixing matrix estimation of underdetermined blind source separation based on the linear aggregation characteristic of observation signals

Under the underdetermined blind sources separation ( UBSS) circumstance, it is difficult to es-timate the mixing matrix with high-precision because of unknown sparsity of signals.The mixing ma-trix estimation is proposed based on linear aggregation degree of signal scatter plot without knowing sparsity, and the linear aggregation degree evaluation of observed signals is presented which obeys generalized Gaussian distribution ( GGD) .Both the GGD shape parameter and the signals’ correla-tion features affect the observation signals sparsity and further affected the directionality of time-fre-quency scatter plot.So a new mixing matrix estimation method is proposed for different sparsity de-grees, which especially focuses on unclear directionality of scatter plot and weak linear aggregation degree.Firstly, the direction of coefficient scatter plot by time-frequency transform is improved and then the single source coefficients in the case of weak linear clustering is processed finally the im-proved K-means clustering is applied to achieve the estimation of mixing matrix.The proposed algo-rithm reduces the requirements of signals sparsity and independence, and the mixing matrix can be estimated with high accuracy.The simulation results show the feasibility and effectiveness of the al-gorithm.     

基于OS-SASP算法的欠定盲源分离

针对基于稀疏分量分析的欠定盲源分离问题,提出一种基于优化支撑的稀疏度自适应子空间追踪(OS-SASP)算法.通过引入自适应思想,克服传统子空间追踪(SP)算法对稀疏度的依赖;同时在迭代开始之前通过离散余弦变换的能量集中特性确定最小支撑集的大小,对最小支撑集求并集获得优化支撑集,优化支撑集联合迭代过程中的候选集来定位最佳原子,提高源信号的恢复精度.仿真结果表明,OS-SASP算法在一维稀疏信号与语音信号的欠定盲源恢复过程中表现出良好的性能.