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基于EEMD的单通道盲源分离研究与应用

姚鑫  
【摘要】:盲源分离在生物医学信号处理、语音信号处理、数字信号处理等领域有潜在的应用价值,它是指在源信号未知以及信号传输通道参数未知的情况下,将需要的源信号从混合信号(观测信号)中分离出来的过程。现有的盲源分离算法可以较好地解决混合信号数目大于等于源信号数目的超定或正定盲源分离问题。然而在实际应用中,由于受到设备造价、安装条件等问题的限制,往往只有一个传感器来接收观测信号,如何利用算法将多路源信号从单通道混合信号中估计出来,是盲源分离研究领域中的热点、难点问题。本文围绕着单通道盲源分离(Single Channel Blind Source Separation,SCBSS)展开研究,并应用于实际信号处理中,主要做了以下几方面工作:1)现有的单通道盲源分离方法有变换域滤波法、虚拟多通道法、基函数法等,本文以虚拟多通道法为基础,采用集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)将单通道盲源分离问题转化为多通道盲源分离问题;2)生物医学工程中诊断神经系统损伤及病变的重要手段之一是检测与分析诱发电位(Evoked Potential,EP)信号。现有的方法可以在混合信号中分离出经过成百上千次刺激的EP信号,但丢失了其瞬时特性,因此EP信号少次提取是当前生物医学信号研究中的一个重点问题。本文给出一种基于EEMD-JADE单通道盲源分离算法,在只利用近似于2个周期的EP与EEG信号随机混合成的单通道观测信号中分离EP信号,仿真实验证明了EEMD-JADE算法的有效性。并与EEMD-PCA-ICA方法比较,结果表明EEMD-JADE算法从2个周期的单通道观测信号中分离EP信号时性能优于前者;3)语音是人类生活中的一个重要组成部分,但从自然界中接收到的期望语音往往跟环境噪声以及其他干扰源混叠在一起。本文在已有算法的基础上,给出一种基于EEMD-稀疏表示的单通道盲源分离算法,从两路语音源信号随机混合成的单通道观测信号中分离语音源信号,通过仿真实验证明了算法的有效性。并与EEMD-PCA-ICA方法比较,结果表明该算法在分离单通道语音混合信号时性能更好。


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