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盲源分离算法研究

牛奕龙  
【摘要】:盲源分离是当前信号处理领域的一个研究热点,其从开始到现在总共不过二十多年时间。信号盲分离技术可以被广泛地应用于语音信号处理、图象信号处理、通讯信号处理、水声信号处理、医学信号的检测、无损检测以及数据挖掘等诸多领域。 本文主要讨论了在盲源分离中最常见的源信号线性混合模型的盲分离问题,同时研究了解决该问题的独立分量分析技术。本文主要工作如下: 1.盲源分离算法通常需预先假设源信号的概率密度函数,并由此获得关键的激活函数,进而从混合信号中分离出源信号。但若假设的概率密度函数与真实概率密度函数差异较大,源信号将不能被正确分离。针对此问题,本文提出了一种基于峰度的开关算法,它无需假设源信号概率密度函数,可直接对独立分量分析中的激活函数进行自适应学习。计算机仿真证明,该算法可有效进行盲源分离。 2.盲源分离的常规随机梯度算法只适用于欧氏空间,对于更一般的黎曼空间则必须采用自然梯度算法。然而,当源信号非平稳或幅值快速变化时,自然梯度可能会引起算法数值上的不稳定,对其施加不完整约束将能有效避免这种情况的发生。利用广义高斯分析模型模拟不完整自然梯度算法中的非线性激活函数,根据高斯指数值的不同选择,可使该算法适用于服从任意分布的源信号。仿真实验结果表明所提出的方法能较好地进行盲源分离。


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