一种自适应算法的语音信号盲分离

盲信号处理算法主要有批处理算法和自适应算法两类,本文导出了一种批处理和自适应相结合的快速独立分量分析（Fast Independent Component Analysis, Fast ICA）算法,将该算法应用于语音信号盲分离处理,通过综合实验,从分离前后的波形、频谱图和主要评价参数说明该算法具有良好的信号分离效果。与扩展联合对角化（The Joint Approximative Diagonalization ofEigenmatrix,JADE）算法和自然梯度（Natural Gradient,NG）算法比较, fast ICA算法具有更好的分离效果。      

基于非负矩阵分解算法进行盲信号分离

独立分量分析(ICA)已被广泛运用于线性混合模型的盲源分离问题,但却有两个重要的限制:信源统计独立和信源非高斯分布。然而更有意义的线性混合模型是:观测信号是非负信源的非负线性混合,信源之间可以统计相关且可以为高斯分布。本文针对盲源分离问题,提出了一种运用新近国际上提出的一种非负矩阵分解算法(NMF算法)进行统计相关信源的盲源分离方法,该方法没有信源统计独立和信源非高斯分布的限制,只要信源之间没有一阶原点统计相关,则可很好实现对信源的分离。大量仿真及与传统ICA进行盲源分离的比较,验证了运用NMF进行包括统计相关信源和高斯分布信源的盲源分离的可行性和有效性。     

一种新的多通道混合语音时域盲分离算法

卷积混合语音进行盲源分离时,不能直接应用独立分量分析（ICA）算法。采用一种新的卷积混合语音模型,对多通道混合语音使用近来提出的时域EFICA算法进行盲分离,然后利用聚类和重构算法来恢复源信号。通过真实语音实验表明,提出的算法能有效地分离混合语音信号。     

基于APSO的盲源分离算法在盲图像分离中的应用

利用独立分量分析(ICA)的自适应粒子群(APSO)算法对因传输等过程而引起的多幅灰度图像混叠进行盲分离,针对图像盲分离提出了一种基于改进的APSO的盲源分离算法并将其应用于分离模糊灰度图像。利用峰度和负熵分别作为粒子群算法的第一和第二适应度函数根据其高斯性原理作为独立性判别标准对分离矩阵进行自适应更新。分析比较不同盲分离算法对图像分离的收敛性,仿真结果证明改进的自适应粒子群算法能够很好地分离图像且计算性能指标优越,收敛效果好。     

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。     

基于小波变换和盲信号分离的多通道肌电信号处理方法

 为了消除多通道表面肌电信号(SEMG)采集时形成的混叠现象,提出一种新的SEMG处理方法.该方法将小波变换和独立分量分析(ICA)结合,利用小波变换的去噪作用,滤除混合在原始SEMG中的部分噪声后作为ICA的输入信号,采用Infomax算法对输入信号实施盲分离,并引入相关系数验证ICA分量与源信号的一致性.实验结果表明,该方法用于多通道SEMG的盲分离是很有效的.     

一种新的基于频域独立成分分析的语音信号盲分离方法

在频域利用传统的ICA进行分离时,如果分离矩阵没有经过良好的初始化,算法的收敛与分离性能都不够理想。本文提出了一种新的基于频域独立成分分析(ICA)的语音信号盲分离方法。首先通过分析混合信号的时频域特性对各个频带的分离矩阵进行初始化,使算法的收敛速度更快,并很好的解决了输出信号的次序不确定性问题;进一步根据以初始化的分离矩阵分离出的源信号间的幅度相关性,仅挑选出一部分频带进行ICA的迭代,最终达到在追求良好分离性能的同时极大提升运算效率的目的。仿真的无回声环境和几种实际的回声环境下所得到的实验结果表明,该方法在分离性能和算法效率上均优于传统的频域ICA方法。     

多小区大规模阵列天线系统盲解码算法

针对多小区大规模阵列天线系统中干扰小区的导频复用造成的导频污染和解码性能下降问题,提出了基于ICA（独立分量分析）盲解码算法。所提盲解码算法,利用ICA法对接收多小区用户信号进行分离解码,不需要发射导频序列,避免了导频污染,提高了解码性能。所提盲解码算法在解码过程中同时估计各个用户波达方向,利用波达方向信息克服ICA方法分离顺序的不确定性,识别期望用户的信号。理论分析和仿真结果表明,所提盲解码方法比广泛应用的MMSE解码算法和最近提出的基于特征值的盲解码方法具有更好的性能。     

非线性盲源分离的原理及算法综述

本文主要阐述了非线性盲源分离(BSS)/独立成分分析(ICA)模型的基本数学原理、分离算法、算法性能及其应用。首先对线性和非线性BSS/ICA的数学模型作了介绍,重点介绍了非线性BSS/ICA解的不确定性,然后在此基础上对近十年来出现的各种非线性BSS/ICA算法进行简单综述,着重分析了一类可解且应用比较广泛的非线性BSS/ICA模型-后非线性BSS/ICA模型及其分离算法。最后对非线性BSS/ICA存在的问题和发展趋势进行了总结。     

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。      

基于图像独立特征分解的数字水印方法

独立分量分析(ICA)是在研究盲源分离过程中出现的一种全新的信号处理和数据分析方法。利用ICA方法,可以在不知源信号和传输通道的参数的情况下,根据输入源信号的统计特性,仅通过观测信号就能实时地恢复或提取源信号。该文把图像看成是多个独立的特征图像的混叠。利用独立分量分析方法同时对数字图像和水印图像进行独立特征分析,得到一种新的数字水印方法。计算机实验的结果表明这种方法加入的数字水印可以被恢复,并且具有一定的鲁棒性。     

一种基于LSB的易碎性数字盲水印算法

提出了一种基于LSB的易碎性数字盲水印算法.水印由m序列确定的嵌入像素LSB清零后的原始图像CRC-32值、有意义的二值图像及其CRC-32值组成,嵌入到由m序列确定的像素LSB中,有效地解决了信息隐藏、盲水印提取和篡改检测等关键问题.试验结果表明,该算法能够满足数字档案资料版权保护和篡改鉴真的要求,具有实用价值.     

基于ICA的数字水印的方法

数字水印是现在多媒体信号处理研究的一个热点,已经有许多关于数字水印嵌入和提取的方法.增强数字水印的鲁棒性是数字水印问题的关键.本文将独立分量分析用于数字水印,即把承载图像和水印图像在空间域直接混叠,并利用独立分量分析(ICA)的方法提取数字水印,得到了很好的结果.计算机实验结果表明这是一种鲁棒性极强的新方法.     

基于ICA的抗拷贝攻击的数字水印方案

该文提出了一种基于独立分量分析(Independent Component Analysis,ICA)的能有效抵抗拷贝攻击的数字水印方案。该方案将能够唯一描述原始图像的图像签名与数字水印一同嵌入到原始图像中,并采用ICA技术进行检测。通过验证签名,可以判断待测图像是否合法,从而实现抗拷贝攻击的目的。计算机仿真结果证明了该方案的有效性和鲁棒性。     

基于图像置乱和ICA-DWT的数字图像水印算法

提出了一种基于图像置乱和ICA-DWT的数字图像水印算法。该算法首先对原始图像进行三级离散小波变换(DWT),把分解所得到的低频子图进行奇异值分解(SVD),然后用独立分量分析(ICA)方法嵌入经过Arnold置乱的水印。实验结果表明,该算法对经处理、压缩和一些几何变换后的图像有较好的稳健性,同时还可以达到水印的不可见性。     

图像高逼真度的自适应盲水印算法

随着计算机和网络技术的飞速发展,数字图像、音频和视频产品越来越需要一种有效的版权保护方法,所谓数字水印就是一种嵌入到图像、视频或音频数据中的不可见标志,可以用于多媒体数据的版权保护、认证和标注等。该文提出了一个有效的自适应育水印算法,在水印检测过程中不需要原始图像。原始图像经小波变换后,选择内嵌水印所需要的子带,水印根据邻居特征平均值法和奇偶判决法内嵌到频域中所选择的子带上。实验结论和攻击测试表明,该文所提议的算法能得到高逼真度的加水印图像,对如 JPEG有损压缩、中值滤波、附加噪声、伸缩、裁剪等各种图像处理的攻击有较强的稳健性。     

An adaptive digital image watermark algorithm based on gray-scale morphology

An adaptive digital image watermark algorithm with strong robustness based on gray-scale morphology is proposed in this paper. The embedded strategies include: The algorithm seeks and ex-tracts adaptively the image strong texture regions. The algorithm maps the image strong texture region to the wavelet tree structures, and embeds adaptively watermark into the wavelet coefficients corre-sponding to the image’s strong texture regions. According to the visual masking features, the algorithm adjusts adaptively the watermark-embedding intensity. Experimental results show the algorithm is robust to compression, filtering, noise as well as strong shear attacks. The algorithm is blind watermark scheme. The image strong texture region extraction method based on morphology in this algorithm is simple and effective and adaptive to various images.     

基于JADE算法的鲁棒性数字水印

 鲁棒性是数字水印的一个关键问题,本文提出一种新颖的基于JADE(联合对角化)算法的鲁棒性水印算法,该算法利用迭代混合的方法嵌入水印,保证了水印具有良好的不可视性和鲁棒性,然后以混合图像作为一路观测信号,将水印信息作为另一路观测信号,再利用盲源分离JADE算法检测水印,无需知道嵌入水印的确切位置.理论分析和仿真结果表明该算法具有较强的鲁棒性.     

一种DWT与DCT结合的盲音频水印算法

该文提出了一种新的盲音频水印算法。它充分利用离散小波变换的多分辨率特性和离散余弦变换的能量压缩能力,通过量化处理把降维后的二值图像水印嵌入到原始的音频信号中,在水印的提取过程中不需要原始音频信号的参与。仿真实验证明了算法的鲁棒性和不可感知性。     

基于DWT的同步数字音频盲水印算法研究

文中提出了一种基于离散小波变换的同步数字音频盲水印算法．嵌入的水印为视觉上可辨的二值图像．算法中引入了嵌入同步信号的思想，利用同步信号定位水印的嵌入位置，为了提高信号的鲁棒性，把同步信号与水印隐藏在DWT域的低频系数中；同时，检测水印时不需要原始音频．仿真实验表明：所提出的方法具有较强的鲁棒性和不可感知性，并能有效抵御各种常见攻击．