混合语音信号的盲分离技术

在语音信号盲分离问题中,通过短时傅立叶变换把语言信号从时域卷积混合转化为各频点的瞬时混合将导致分离结果出现次序和幅度上的不确定性.本文通过实验探讨了信号盲分离的方法及其幅值补偿与重新排序的方法,并在MATLAB环境中进行了仿真,实现了语音信号的盲分离.     

通信侦察信号的盲分离

为解决复杂电磁环境下通信侦察信号的盲分离问题,以K-L散度作为信号之间独立性的测度,利用相对梯度的概念,推导了适用于通信侦察信号的等变自适应盲分离算法.仿真结果表明,该算法不仅能有效分离功率相差很大、时频域严重重叠的通信侦察信号,而且收敛速度快.     

单频点频域卷积混合盲分离技术

在双频点频域卷积混合盲分离算法的基础上,提出一种单频点频域卷积混合盲分离算法.通过恰当地选取频域盲分离中短时傅里叶变换（STFT）的参数,可仅依靠一个频率片上的分离信号来完成双频点算法.相对于传统频域卷积混合盲分离方法,该方法不受各频率片顺序不确定性不统一及比例不确定性不统一的影响.仿真实验证明了该算法的有效性.     

混合语音信号的盲分离及排序技术

在语音信号盲分离问题中,通过短时傅立叶变换把语言信号从时域卷积混合转化为各频点的瞬时混合将导致分离结果出现次序和幅度上的不确定性。本文通过实验探讨了信号盲分离的方法,及其幅值补偿与重新排序的方法,并在MATLAB环境中进行了仿真,实现了语音信号的盲分离。     

基于麦克风嵌套子阵列的频域盲反卷积算法

对卷积混叠信号盲分离过程中解决顺序模糊的方法进行了探讨，提出了一种利用麦克风嵌套子阵列，结合DOA法和相关法的更加稳健的纠正顺序不确定性的算法。仿真结果表明，利用基于麦克风嵌套子阵列的频域盲反卷积算法能够有效地解决DOA方法在低频段有效性较差、频域盲反卷积算法中低频段的顺序模糊问题。     

一种新的重叠混沌信号盲分离算法

提出一种基于粒子滤波（particle filtering,PF）的重叠混沌信号盲分离算法,该算法依据混沌动力学系统的状态空间模型,把重叠混沌信号盲分离问题转化为混沌信号和系统参数的联合估计问题,利用PF方法估计各信号以及系统参数的联合后验分布,再由联合后验分布实现各信号以及系统参数的估计.在PF算法中利用核平滑的方法实现了非时变参数的迭代估计,并通过自适应迭代算法对加性高斯噪声进行了估计.仿真实验的结果表明,该算法能有效地解决重叠混沌信号的盲分离问题.     

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.     

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.     

基于Wigner-Vile分布的非平稳信号盲分离

许多盲源分离方法限于非高斯、平稳且相互独立的源信号 ,在实际应用中往往会产生许多问题 ,因为自然界中的源信号通常不满足这些假设 .本文基于时频分析 ,通过利用信号的Wigner Ville分布 ,得出一种新的盲源分离方法 ,该方法能有效分离非平稳信号 .     

基于参考信号频域半盲提取的机械故障特征声学诊断

针对生产现场机械设备零部件结构复杂、设备运行时背景噪声干扰严重等造成的监测诊断难题,以及传统盲信号处理算法在机械声信号处理方面的局限性,提出一种基于参考信号约束频域半盲提取的机械故障声学诊断算法。详细介绍了该算法的关键技术:以频域盲解卷积算法为基础,使用利于全局寻优的人工鱼群算法,构建适用于机械故障特征的改进多尺度形态学滤波器,以最大程度削弱背景噪声干扰;结合机械设备零部件结构参数构建参考信号,通过单元参考信号约束频域半盲提取算法,对降噪后的信号逐段进行复数盲分离;利用改进KL距离,解决复分量间次序不确定性问题,最终实现机械故障特征信号的提取与分离。实际声场环境中的滚动轴承故障声学诊断实验验证了该算法的有效性。     

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.     

基于谱延拓的SAR复图像谱分裂目标Doppler解模糊

合成孔径雷达(SAR)地面目标的径向运动会导致Doppler模糊,将目标Doppler频谱分裂为不同模糊数的2部分,显著增加了目标定位、识别和分类的难度.为实现谱分裂类型目标解模糊,该文基于复图像距离-Doppler(R-D)域的目标包络斜率正比于模糊数的特性,提出一种在谱延拓R-D域作二次距离徙动校正、搜索残留徙动斜...     

CDMA信道的盲均衡和多用户检测

把码分多址 (CDMA)信道等效为一多输入多输出 (MIMO)信道模型 ,用子空间分解的盲估计方法进行信道估计 ,而且估计出信号子空间特征向量 ,利用信道参数和信号子空间的特征向量构建解相关和最小均方误差 (MMSE)两类线性检测器 ,能同时消除码间干扰 (ISI)和多址干扰 (MAI)。     

基于DBF的相位干涉仪解模糊原理与实现

由于受到天线间互耦的影响，传统的利用短基线来解相位干涉仪模糊的方法受到了一定的限制．数字波束形成技术由于数字处理的灵活性，可获得超出普通天线的性能，也为解模糊问题提供了一个新思路．在详细介绍数字波束形成的基本原理的基础上，对DBF技术用于解相位模糊的可行性进行了分析与论证．最后结合实际工程项目给出了具体的实现方法．     

空时盲多用户检测

提出了一种空时盲多用户检测器 ,该检测器只需知道所需用户的扩频码且不需知道其信道特性即可工作在频率选择性衰落信道 ,它综合了约束最小输出能量 (CMOE)盲多用户检测器和传统的空时二维RAKE(ST 2D RAKE)接收器的优点而克服了它们各自的不足。它充分利用所需用户的空间、时间和扩频码信息来抑制多址干扰 (MAI)并能组合多径分量。最后研究了基于神经网络的实现方案。     

基于SCS算法的盲自适应多用户检测器

提出了一种基于SCS(Soft-Constraint-Satisfaction)算法的盲自适应多用户检测器。基于SCS算法的盲自适应多用户检测器只需知道期望用户的扩频码及定时信息,而且通过自动选择用来估计期望信号的非线性函数,可以调节算法的收敛速度和估计误差。仿真实验表明该方法具有较好的抗多址干扰的能力。     

基于ICA-R的复值信号抽取方法

参考独立分量分析( independent component analysis with reference, ICA-R )通过引入参考信号而实现期望实值源信号的抽取,具有消除传统ICA输出顺序不确定性和显著降低运算量等优点.为此将ICA-R的优势拓展到期望复值源信号抽取.首先,将N维复值ICA问题转化为由其实部和虚部组成的2N维实值ICA问题;然后,利用期望源信号的实部参考信号或虚部参考信号进行ICA-R;最后,根据转换混合矩阵的结构特点,消除ICA-R抽取信号实部与虚部间的幅值不确定性,进而得到无附加相移的期望复值信号.计算机仿真和性能分析结果表明了所提方法的有效性.     

非合作直扩信号伪码及信息序列联合盲估计

研究了短码直接序列扩频信号扩频序列及信息序列联合盲估计问题。在已知码片速率和扩频码周期的前提下,对接收信号以2倍伪码周期进行分段构造信号矩阵,然后对其进行奇异值分解,对最大和次大左奇异向量进行线性变换,得到信息序列;利用自相关函数从最大和次大右奇异向量中得到扩频码序列。该算法在失步时间未知的情况下能够同时估计出伪码序列及信息码序列,避免了传统特征值分解盲估计算法利用2个矢量空间组合扩频序列时存在的相位模糊问题。同时,在引入了矩阵的线性变换后,避免了不同时延估计结果存在模糊的问题,提高了盲估计性能。通过理论分析和计算机仿真结果表明：该算法能够有效估计扩频序列,并且具有精确度高、性能不受时延大小影响等优点。     

从自然语言向SPARQL语言映射的歧义消解算法

针对计算机各语言间的无岐义映射问题, 提出一种从自然语言向SPARQL语言映射过程中的歧义消解算法. 该算法基于自然语言的特征, 拟合知识丰富程度和文本相似度消解实体映射过程中的歧义性, 拟合语义权重度和文本相似度消解关系映射过程中的歧义性. 实验结果表明, 该算法效果较好.     

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.