一种基于峰度的盲源分离算法研究

盲源分离(BSS)问题是在缺少先验知识的情况下，从接收到的观测信号中恢复统计独立的源信号。独立分量分析(ICA)方法把多维随机矢量转换为尽可能统计独立的分量，是现代解决盲源分离问题最主要的方法之一。本文给出了一种基于峰度的盲源分离算法，与用Comon的方法求解Givens矩阵相比，结构清晰、实现简单，而且几乎没有对源信号的概率密度函数做任何假设，可以对几乎所有概率密度的源信号进行分离，还借鉴了Comon的成对处理原则，把算法推广到了解决一般的盲源分离问题。仿真证明了该算法的有效性。     

基于细菌觅食的盲源分离算法研究

细菌觅食算法是一种基于细菌觅食行为的智能优化算法.盲源分离是盲信号处理的重要方面.为了提高盲源分离的有效性,根据盲源分离和细菌觅食算法的基本原理,提出了一种基于细菌觅食行为的盲源分离算法.用MATLAB对提出的这一算法进行仿真,并将其分离结果与传统独立分量分析算法的分离结果相比较.实验结果表明这是一种分离效果优于传统独立分量分析算法的有效分离算法.证明了基于细菌觅食盲源分离算法的可行性和有效性.     

盲源分离技术用于脑电信号处理的探索

基于独立分量分析的盲信号分离方法具有非常理想的信号消噪效果。盲源分离技术是盲信号处理领域的一个重要的分支。20世纪90年代中期，盲源分离技术得到了迅猛的发展，并在语音处理、生物电信号处理、图像处理、金融数据分析以及移动通信等领域得到了广泛的应用。本文介绍了盲源分离技术的模型和算法，并对其在脑电信号方面的应用进行了仿真分析和探讨。     

信源数目估计方法的研究

盲信号处理（Blind Signal ProCessing）是近年来信号处理研究的热点之一,＂盲＂是指在没有任何先验信息或者先验信启、不足环境下的假设,因此,该处理方法对环境及信号的应用更加宽泛。盲信源数目是盲分离的首要前提,信源数目的确定更是直接关系到盲分离效果的正确性。本文主要研究了IAC准则,MDL准则和盖式圆准则的盲信源数目估计算法。在不同信噪比情况下,分别对噪声观测信号进行信源数目估计。通过实验证明,盖式圆在含有噪声的情况下,能够相对准确的估计出信源数目,IAC和MDL在低信噪比情况下,不能准确的估计出信源数目。     

基于复数FastICA算法的短波同频信号盲源分离

盲源分离是一种经典信号处理方法,可广泛应用于通信信号、阵列处理的混合信号有效分离。将一种基于独立分量分析的复数信号盲源分离算法应用于实际的短波信号分离中,能有效地实现对各种信号组合的分离。     

稀疏分量分析在欠定盲源分离问题中的研究进展及应用

伴随着国内外对盲源分离问题研究的日益深入,在独立分量分析等经典算法之外逐步发展出了许多新的算法.稀疏分量分析就是其中有效的方法之一,它利用信号的稀疏分解,克服了独立分量分析非欠定性的要求,解决了欠定情况下的盲源分离问题.本文将以稀疏分量分析为主要对象,归纳总结了近期的研究进展.     

基于EMD和ICA的单通道语音盲源分离算法

针对单通道语音信号盲分离的问题,结合盲源分离和经验模式分解的优点．提出了一种基于经验模式分解的单通道语音信号源数估计和盲源分离方法。对语音混合信号进行经验模式分解,利用贝叶斯算法估计语音源数目,根据源信号数目重组多通道语音混合信号,并采用独立分量分析实现语音信号的盲分离。仿真实验表明,使用此法能有效地估计通道语音信号源数和分离盲源。     

基于等变化自适应源分离算法的滚动轴承故障信号自适应盲提取

针对复杂工况下滚动轴承故障信号盲提取问题,该文提出一种独立分量分析(ICA)中非线性函数自适应选择方法,解决了等变化自适应源分离算法(EASI)在多类振动源共存的情况下无法分离轴承故障信号的问题。此外,为了解决在线盲分离算法稳态误差与收敛速率的平衡问题,提出基于模糊逻辑的自适应迭代步长选择方法,极大地提高了学习算法的收敛速度,且稳态误差更小。轴承故障数据的盲提取仿真结果验证了算法的性能。     

基于峰度的盲源分离算法研究与应用

在复杂电磁环境中,检测和分离频谱混叠信号的分析是极为重要且困难的研究课题.提出了一种基于独立分量分析(ICA)模型的改进盲源分离算法,探讨了信号的相关性和参数变化对算法分离效果的影响.利用峰度绝对值函数作为目标函数,采用改进的牛顿法寻优目标函数,实现了信号的盲源分离.理论分析和实验结果表明,该方法应用于雷达信号盲源分离时可以荻得比较好的分离效果,新算法能有效提高收敛速度,避免了传统算法中收敛的不均匀性.     

基于源信号数目估计的欠定盲分离

该文利用欠定盲分离下稀疏源信号的特点,估计源信号的数目且恢复源信号.通常在用两步法来解决欠定盲分离时,首先利用K-均值算法对观测信号聚类估计出混叠矩阵,最后利用最短路径法来恢复源信号,但是在以往的算法中,第1步估计混叠矩阵时,通常假设源信号数目是已知的,从而进行K-均值聚类,而事实上源信号数目根本无法知道,因此对源信号数目的估计对两步法有很重要的影响.因此本文提出了一种新的两步法算法,其中第1步利用稀疏源信号反映在观测信号中的特征来准确地估计出稀疏源信号的数目,且能得到混叠矩阵,从而恢复源信号.最后的仿真结果,以及与通常的K-均值聚类算法对比的仿真结果说明了此算法的可行性和优异的性能.     

基于凸优化的抗旋转图像盲源分离算法研究

盲源分离是指在没有源信号任何先验知识的情况下,只根据多个观测信号实现对源信号的恢复。本文在CAMNS算法的基础上提出了一种抗旋转的图像盲源分离新算法,该算法首先对观测图像进行预处理,提取图像旋转不变因子,然后利用图像空间局部显著性的假设将旋转后的图像盲源分离转化为可解的凸优化问题,进而求出分离矩阵,最后反解混合方程组确定源图像。实验结果表明:新算法有效地消除了旋转对盲源分离的影响,算法性能指标较ICA算法、NMF算法和CAMNS算法提高了近80%以上。     

独立分量分析盲信号分离方法研究

盲源分离是指从多个相互独立的源信号的混合信号中分离出源信号来。独立分量分析法是盲源分离的一种新方法,由于其在语音信号处理、阵列信号处理、生物医学信号处理、移动通信及图象处理等领域的应用前景,越来越引起人们的关注,成为研究的热点。介绍一种基于四阶累积量的非高斯性最大化的ICA算法解决盲源分离的问题,并给出了该算法分离通信信号的计算机仿真结果,验证了算法的有效性。     

基于独立分量分析的PCMA信号盲分离算法

针对非协作通信中成对载波多址(Paired Carrier Multiple Acess,PCMA)信号的盲分离问题,提出了一种基于独立分量分析(Independent component analysis,ICA)的单通道盲分离算法。首先对接收到的单路PCMA信号进行参数估计得到其残余载波频率,再对其处理得到两路基带混合信号,最后利用ICA算法分离出源基带信号。该算法在未知两个卫星地面站发送信号的情况下,从接收到的PCMA信号中恢复出两路源基带信号。仿真实验表明,本文算法在信噪比为-10dB时仍具有良好的分离效果,两路基带信号的波形相似系数可分别达到0.94与0.86以上。     

一种基于ICA的盲信号分离快速算法

基于ICA(独立成分分析:Independent Component Analylsis)原则,给出一种盲信号分离的快速学习算法.通过寻求观测变量线性组合的四阶累积量(即kurtosis系数)局部极值,得出该算法的模型和步骤.将该算法用于盲信号分离实验,实验结果表明,该算法在盲信号分离和信号特征提取方面具有收敛速度快、无需动态参数等优点.该算法能有效地分离出任意分布的非高斯盲源信号的各个独立成分,是信号处理的一种新的、高效可靠的方法.     

Multichannel Convolution Blind Separation Algorithm for MIMO DSSS/CDMA System

Direct-sequence spread-spectrum (DSSS)/code division multiple access (CDMA) transmissions are now widely used for secure communications and multiple access. They can be transmitted at a low signal-to-noise ratio, and have a low probability of interception and capture. How to obtain the original users' signal in a noncooperative context or estimate the spreading sequence in blind conditions is a very difficult problem. Most of the signal sources are assumed to be instantaneous mixtures. In fact, the received CDMA signals are linearly convoluted. A more complicated blind source separation (BSS) algorithm is required to achieve better source separation. In this paper, a new BSS algorithm is proposed for separating linearly convolved signals in CDMA systems when the mixture coefficients of the signal and channel response are totally unknown, but some knowledge about the temporal model does exist. This algorithm is based on minimizing the squared cross-output-channel-correlation criterion. The simulation results show the effectiveness of the algorithm in the blind detection of DS-CDMA signals.     

基于小波与独立分量分析的语音信号分离算法研究

混合语音信号的分离是盲源分离的重要内容,也是信号处理领域中的一个难题.对含噪声的混合信号采用小波滤波对信号进行去噪预处理,再采用基于信息极大分离算法提取信号的独立分量.实验结果表明,与传统的滤波方法相比,该算法在消除噪声的同时,对其他信号的细节几乎没有破坏,能够很好地分离频率相同或者相近的语音信号,而且去噪性能也比传统的滤波方法好.     

ICA及其在阵列信号处理中的应用研究

独立成分分析（Independent Component Analysis,ICA）是一种有效的盲信号分离（Blind Source Separation,BSS）方法。当目标源信号相互独立时,它能从多通道的混合观测信号中将目标源信号分解开来。本文通过对ICA的详细介绍,对比了ICA模型和阵列信号处理模型的特点,分析了二者的关系,并就二者的综合应用进行了研究,同时对盲波束形成、雷达信号分选和外辐射源雷达信号分离等典型应用进行了介绍和评价。     

应用萤火虫算法的混沌信号盲源分离

针对现有的独立成分分析法分离混合混沌信号精度不理想的问题,提出了一种新的混沌信号盲分离方法。该方法以求解最优解混矩阵为目标,利用峭度构造目标函数,将混沌信号的盲源分离转化为一个优化问题,并用萤火虫算法求解。同时,通过预白化和正交矩阵的参数化表示降低优化问题的维数,能有效提高分离精度。仿真结果表明,无论是处理混合的混沌映射信号还是混合的混沌流信号,该方法都能快速收敛,并且其分离精度在各项实验中都优于独立成分分析法等现有的盲源分离方法。     

Extracting Epileptic Feature Spikes Using Independent Component Analysis

In recent years, blind source separation （BSS） by independent component analysis （ICA） has been drawing much attention because of its potential applications in signal processing such as in speech recognition systems, telecommunication and medical signal processing. In this paper, two algorithms of independent component analysis （fixed-point IC,4 and natural gradient-flexible ICA） are adopted to extract human epileptic feature spikes from interferential signals. Experiment results show that epileptic spikes can be extracted from noise successfully. The kurtosis of the epileptic component signal separated is much better than that of other noisy signals. It shows that ICA is an effective tool to extract epileptic spikes from patients＇ electroencephalogram EEG and shows promising application to assist physicians to diagnose epilepsy and estimate the epileptogenic region in clinic.     

基于峭度的盲分离在通信信号盲侦察中的应用

为实现复杂多信号环境下的通信信号侦察,采用一种新的盲侦察技术,即运用盲源分离算法,在没有任何先验知识的情况下分离出源信号,然后对分离的各个信号进行后续处理。提出一种改进的基于峭度的盲分离算法,可以自适应地确定激活函数。将其应用在通信信号盲侦察中,可以实现对任意源信号进行盲分离,而不管它是超高斯还是亚高斯信号。选择超高斯和亚高斯混合通信信号进行了仿真实验,结果验证了该算法的有效性。