基于小波变换和稀疏成分分析的盲图像分离法

针对图像信号不满足稀疏性条件,不能直接用稀疏成分分析模型进行盲分离的现象,提出一种基于小波变换和稀疏成分分析的盲图像分离法. 利用小波分解将混合图像从空域转化到频域,获取混合图像高频对角分量,在频域空间利用线性聚类稀疏成分分析法估计混合矩阵,进而最终重构源图像. 实验结果表明,该方法能准确有效地提取源图像. 目视结果及相关系数分析结果均表明,与经典独立成分分析法(FASTICA)相比,该方法分离精度高,分离效果好.      

一种基于l1范数的欠定盲源分离算法

提出了一种基于两步法的欠定盲源分离新算法.在混叠矩阵估计阶段,采用基于势函数的聚类方法,在源信号恢复阶段,提出一种快速的稀疏信号重构算法.系统方程As(t)=x(t)的任一解,由它的一个特解与其相对应的齐次线性方程组的一组基的线性组合之和表示,从而使原来直接估计有n个独立变量的源信号s(t)转化为估计只有n-m个独立变量的系数向量z.再借助稀疏表示实现盲源信号的分离.仿真实验验证了新算法容易实现,分离速度快,能够很好地满足盲分离对速度的要求.     

一种最大密度检测欠定混合矩阵估计算法

针对源数未知条件下欠定盲源分离混合矩阵估计问题,提出了最大密度检测混合矩阵估计算法。在观测信号稀疏表示的基础上,首先对观测信号进行预处理;然后寻找观测信号的最大密度点;接着在此基础上确定有效样本点集合,再聚类得到辐射源数和混合矩阵。为验证算法的有效性,在时频单源点检测法和小波变换法下开展了仿真实验。结果表明,所提出算法的源数和混合矩阵估计效果优于参考算法,计算复杂度远低于参考算法。进一步实验表明,所提出算法对于正定、超定和欠定盲源分离混合矩阵的估计都具有较好的适用性。     

基于时频域的具有延迟的欠定盲分离

本文针对衰减-时延混合模型,提出一种改进欠定语音盲分离算法。利用独立语音在时频域上的近似稀疏性,提出势函数面-聚类方法,通过此方法可直接获得源信号的个数和各声源方位信息,省去传统聚类方法中衰减-时延的配对步骤,提出的新势函数具有很好的适应性。分离阶段,利用势函数面聚类方法估计声源信号方位信息重构声源相对传递函数,采用非线性时频掩蔽方法分离感兴趣目标语音信号,实现了不同方位信息声源信号的欠定分离,放宽了对稀疏性的限制。仿真实验证明了此分离方法的可行性和有效性,弱混响条件下的分离信号输出信噪比平均达到了16dB。     

基于盲源分离的语音降噪研究

盲源分离是近年来发展起来的一种新的信号分离技术,具有很好的应用前景.针对卷积混合模型,采用短时傅里叶变换将时域信号转化为频域,然后采用瞬时混合模型中的联合近似特征矩阵对角化算法,对频域带噪语音进行分离.从而实现语音降噪的目的,并解决了频域中存在的信号尺度和排序不确定性问题.通过在matlab上的仿真实验充分证明了该方法在语音降噪中的可行性.     

跳频信号的欠定盲源分离

针对跳频信号的欠定盲源分离,为了解决现有的时频域方法中算法计算量大、信号存在畸变、恢复精度不高的问题,提出了一种基于滤波的跳频信号欠定盲分离算法. 该算法首先根据估计到的源信号载频设计带通滤波器,利用这些滤波器对观察信号进行滤波,得到只包含某一个源信号的观测信号分量,使原分离问题分为数个时域上稀疏的欠定盲分离问题,然后对各个分量在时域上分别应用欠定盲源分离算法估计每跳数据. 通过仿真对比发现,所提的滤波法得到的跳频信号更精确,信干比比时频域方法大4dB;同时所提算法处理的数据量小,计算复杂度低.     

虚拟听觉重放头相关传输函数HRTF空间插值的软件仿真与性能分析

HRTF[1]实际上是外耳的频率响应,其中包括ITD、ILD、耳廓效应、躯体反射等,它是目前描述人耳听觉机理比较完备的方法.得到准确的HRTF对研究空间听觉以及对虚拟听觉重放系统的建立有举足轻重的作用,对实验室测量结果的插值[2]处理,是获得空间连续HRTF的关键.     

卷积混合信号频域单源盲分离方法

利用滑窗短时傅里叶变换将信号时域卷积混合形式转换到频域瞬态混合形式,这样可用瞬时混合模型中各种成熟的ICA算法进行卷积混合信号的盲分离。基于卷积混合信号频域盲分离算法,针对实际环境分离滤波器阶数较高的情况,在每个频率点利用一种快速收敛的单源算法即复数固定点算法,一次分离出一个源信号。为防止每次分离收敛于同一信号,采用抽气技术,把分离出的源信号从待分的混合信号中抽出,同时解决其存在的排序和幅度不一致的问题,实现卷积混合信号的盲分离。计算机仿真证实了该方法的有效性,对油气勘探具有参考价值。     

一种利用小波变换计算传感器束的盲分离方法

基于相合束广义特征分解的盲分离算法需要对传感器信号进行线性变换以得到传感器束,目前已有的变换方法有滤波处理和时延处理,滤波方法需要根据源信号选择滤波器,滤波器选得不合适,有可能分离不出源信号;时延方法不能分离3个以上语音信号的混合.该文提出一种利用小波变换计算传感器束的方法,由此得到的基于相合束广义特征分解的盲分离方法可分离3个以上语音信号的混合.     

一种抗加性高斯白噪声的盲图像源分离方法

针对基于聚类稀疏成分分析的盲图像源分离方法噪声敏感的问题,提出了一种抗加性高斯白噪声的盲图像源分离算法.通过分析混合图像与噪声图像间的相关性,估计混合图像中的噪声并去除,对去噪后的混合图像进行稀疏成分分析,即分离出源图像.实验结果表明,该算法能直接、有效地去除同分布的加性噪声,使叠加噪声的混合图像得到精确的分离.     

内燃机噪声源识别的小波相关系数方法研究

为了分析内燃机(ICE)噪声信号的时频特性和识别主要噪声源,研究了小波变换中尺度与频率之间的关系,重新定义了连续小波变换,并基于不同小波对同一信号分解时小波系数之间存在极大相关性,提出用规范化相关系数时频图分析噪声信号和识别内燃机噪声源的新方法.新方法能够准确地对信号进行时间和频率定位,且频域结果与信号功率谱相当吻合.对发动机声学信号进行了时频分析,同传统连续小波变换相比较,该方法能够更好地反映信号能量的时频域分布状况.结合声强结果,声学信号时频图能够直接地显示不同噪声源的时频特征.     

一种快速OFDM调制信号识别算法

利用固有时间尺度分解对接收信号提取瞬时参数,结合方向数据的统计分析方法,提取了3个特征参数作为联合特征向量组,对正交频分复用(OFDM)信号和常见单载波调制信号进行类间识别,并对载波频率、符号速率和采样率等系统参数对识别性能的影响进行了分析．该算法可直接在中频对信号进行处理,避免了载波恢复过程．仿真结果表明,该算法可以在信噪比较低的条件下很好地区分OFDM信号和单载波,并对系统参数表现出了一定的鲁棒性．     

部分W-分离正交语音信号的盲分离方法

在W-分离正交性假设的语音盲分离方法中,由于没有考虑多个源信号同时存在的情况,导致分离信号中不可避免地存在音乐噪声。针对这种部分W-分离正交情况,提出了基于信道估计的语音盲分离方法。该方法先检测只有一个源信号存在的时频点并进行归一化处理,使得处理后的结果与频率无关,克服了W-分离正交性假设的不足以及频率置换问题,通过K-means聚类估计出信道,再结合信号子空间方法重构源信号。仿真结果表明,提出的方法可以有效减少分离语音中的音乐噪声,与典型的时频二元掩蔽方法相比,其平均信号失真比提高3.02dB,同时平均信干比提高4.61dB。     

一种小波域盲源分离算法

针对基于相合束广义特征分解时域盲源分离方法受滤波器或时延影响大、性能不稳定的问题,提出了一种基于相合束广义特征分解的小波域盲源分离算法．该算法通过信号小波变换的正交性,增强信号的非高斯性,减小信号的分离难度;利用双正交小波具有线性相位特性且对信号有良好逼近能力的优点,对小波系数进行相合束广义特征分解,得到稳定的分离矩阵．该算法不仅保留了时域算法的优点,而且可以随机选取滤波器,当源信号多于3个时仍可以完全分离出源信号．4个语音信号的盲源分离仿真结果表明了算法的有效性．     

基于S-method的多分量雷达辐射源信号检测

针对传统时频方法在处理多分量雷达辐射源信号时存在交叉项,不能检测各分量信号时域参数,难以适应低信噪比环境的问题,提出一种基于S-method(SM)的多分量雷达辐射源信号检测新方法。该方法首先计算信号的SM时频分布,然后在时频面的基础上检测各信号分量的瞬时频率和脉冲起止时间。实验结果表明,该方法能处理线性及非线性调频信号、时频分辨率高且不受交叉项干扰,时域检测精度大于98.60%,频域检测精度大于99.48%,信噪比降低时仍然保持强检测能力。     

一种混合网台跳频参数盲估计算法

针对低信噪比（SNR）和复杂电磁环境条件下跳频参数估计精度低及算法复杂度高的问题,提出了一种短时傅里叶变换（STFT）和平滑伪魏格纳分布（SPWVD）的组合时频分析方法.该算法首先利用STFT将天线接收信号变换到时频域,并对时频信号进行自适应降噪处理;通过自适应聚类算法进行频率的精估计;提取时频信息并剔除各类干扰,再通过网台分选后得到各类网台跳时粗估计;最后采用SPWVD及修正后的截断门限进行跳变时刻的精估计.仿真结果表明,该算法在混合网台和低SNR条件下,跳频参数估计精度较高,算法复杂度较低,有效解决了实际跳频通信系统存在频率转换时间条件下的参数估计问题.     

两级参考点匹配位置指纹声源定位方法

提出一种两级参考点（RPs）匹配方法来减少位置指纹声源定位（SSL）过程中临近参考点搜索的计算量. 离线采样阶段：通过K均值聚类算法将数据库划分为一定数目的子库,并采用一种距离检测方法对离群点进行剔除. 在线定位阶段：通过第一级临近子库匹配完成对参考点搜索范围的缩减;在临近子库内进行第二级参考点匹配得到临近参考点;完成声源目标（TP）定位. 实验结果表明,采用两级参考点匹配算法可以在保证定位精度的前提下有效提高位置指纹声源定位方法的定位效率.     

雷达辐射源信号瞬时频率派生特征分类方法

提出一种基于级联特征提取和核模糊聚类的雷达辐射源信号自动分类方法.该方法利用改进的瞬时自相关提取信号的瞬时频率,采用二次归一化处理的特征再提取方法提取分类特征向量,利用具备有效性评价的核模糊聚类算法实现信号的自动分类.仿真结果表明,本文所构建的特征向量能反映不同调制类型信号的变化差异,且具备一定的抗噪能力,在信噪比不低于6 dB情况下,可获得不低于95%的整体分类性能.     

基于频域相位差信息的多天线频谱检测方法研究

目前多天线频谱检测主要通过对信号能量、循环平稳性等信息进行统计判决实现。针对这一问题,考虑多天线的接收环境,提出一种利用接收信号间频域相位差信息进行频谱检测的算法,并将最小二乘估计应用到实际的频谱检测过程。理论分析与仿真结果表明,在接收环境较差时,本算法依然可以保持较好的频谱检测性能。