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盲信号分离技术研究与算法综述 总被引:2,自引:0,他引:2
盲信号分离技术是从接收信号中恢复未知源信号的有效方法,已经成为神经网络和信号处理等领域新的研究热点。首先介绍盲信号分离的发展状况,然后在介绍了盲信号分离的线性瞬时模型、线性卷积模型和非线性模型的基础上,对相应模型求解算法的基本原理、特点进行了阐述,接着还对与盲信号分离紧密相关的盲信号抽取技术进行了综述,最后指出盲信号分离技术的研究方向和广阔的应用前景。 相似文献
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华容 《计算机工程与设计》2007,28(18):4459-4461
研究一种较新的盲信号神经网络分离(BSS)方法,用于过程信号去噪.由于盲信号分离神经网络存在容易陷入局部极小点、收敛速度慢的缺点,研究采用遗传算法优化盲信号分离神经网络权值的初值,将遗传算法与神经网络(HJNN)结合形成GA-HJNN算法,可迅速得到最佳盲信号分离神经网络的权值矩阵,实现对过程信号的去噪,并通过实验对2种算法进行了比较. 相似文献
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盲信号分离在信号处理领域中逐渐变得重要起来,其为混合信号的分离提供一种较好的途径。独立分量分析是盲信号分离中的主流方法之一,其中的快速ICA算法更是具有分离效果好、收敛速度快的特点,具有广泛的应用。本文介绍盲信号分离的基本原理,详细阐述快速ICA算法,并且根据快速ICA算法应用中的局限性做出一些改进,取得较好的效果。 相似文献
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基于信号峭度理论,提出一种超定条件下的盲信号提取算法。该算法将混合矩阵辨识转化为一系列Givens矩阵辨识,从观察信号中一次提取出一个源信号。对于超定盲信号分离问题,待未知所有独立分量分离出后,余下分量可以看作是一个或多个独立分量的拷贝,是冗余信号。在算法运行结束后,所有源信号分离出,实现超定盲信号分离。该算法计算简单,收敛性好。计算机仿真试验验证了算法的有效性。 相似文献
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盲信号分离是一种从混合信号中分离出独立信号的有效方法。在源信号和信道均未知的情况下,只需要满足源信号相互独立这一条件即可分离。先通过白化去除混合信号之间的线性相关性,再通过最小化信号的信息熵,消除各信号之间的高阶相关性,从而达到分离的目的。 相似文献
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盲信号分离是当前信号处理研究的热点课题之一,在无线数据通信、医学、语音以及地震信号处理等领域有着广阔的应用前景.本文基于一种可用于真实环境中的盲信号分离算法,采用TI公司的浮点DSP芯片(TMS320C6701)EVM板实现了一个语音信号的盲信号分离系统.经现场验证,该系统不仅达到了实时处理的要求,而且对真实房间中的两路语音信号的盲分离得到了较好的效果. 相似文献
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滤波是信号处理中的重要环节,鉴于盲信号处理本身的特点,传统的滤波技术并不适合直接用于盲源分离之中。然而作为分离前的预处理,滤波技术在独立成分分离算法中是必要的。为此,本文结合稳健的数据非线性投影,首次提出盲信号中的自适应滤波方法,与此同时给出了具有自适应特性的阈值判决。在此基础上构造了盲信号中的自适应滤波算法,解决了利用低通和高通滤波处理盲信号所遇到的问题。仿真结果表明,在不破坏数据统计特性的前提下,该方法能有效滤除数据中的野值成分,避免了野值数据对独立成分分离算法性能的影响,为盲信号分离的预处理开辟了一种新的途径。 相似文献
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In this paper, a parametric mixture density model is employed to be the source prior in blind source separation (BSS). A strict
lower bound on the source prior is derived by using a variational method, which naturally enables the intractable posterior
to be represented as a gaussian form. An expectation-maximization (EM) algorithm in closed form is therefore derived for estimating
the mixing matrix and inferring the sources. Simulation results show that the proposed variational expectation-maximization
algorithm can perform blind separation of not only speech source of more sources than mixtures, but also binary source of
more sources than mixtures. 相似文献
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Separating mixed multi-component signal with an application in mechanical watch movement 总被引:1,自引:0,他引:1
This paper presents a method to combine signal decomposition with blind signal separation for separating one-dimensional mixed multi-component signal of mechanical watch movement. The method consists of three steps. First, a multi-component signal is decomposed into a set of redundant signals, called pseudo multi-channel mixtures, using the continuous wavelet transform (CWT). Then, independent component analysis (ICA) is used to acquire the independent components. Finally, a correlation criterion is applied to automatically select the source components. The new method can effectively separate a multi-component signal into a series of independent components corresponding to different sources. The effectiveness of this method is demonstrated by means of a computer simulation example. And the proposed method is applied for analyzing and diagnosing mechanical watch movements. It is found that the separated source components effectively reveal the insight of the mechanical watch movement, and can be used for fault diagnosis. 相似文献
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研究语音信号盲分离的实时算法.盲信号分离技术在视频会议系统、语音信号预处理以及生物医学信号处理中都得到广泛应用.在本文中,利用最小二乘方原理并结合语音信号非平稳的特点,对混合语音信号进行实时分离.实验结果表明,基于最小二乘方的算法是非常有效的实时盲信号分离算法. 相似文献