瞬时混叠信号盲分离

本文利用三阶和四阶积累量研究了瞬时混叠信号分离的问题－根据源信号通过瞬时叠加后的观测值忧愁出源信号。     

卷积混叠信号盲分离

本文讨论了卷积混叠信号盲分离问题，证明了一系列基于高阶谱的判据，指出了盲辨识和盲分离的充分条件，利用判据，发展了若干算法，模拟实验证实了判据的正确性和算法的有效性。     

常态实时混叠信号的盲分离算法研究

实时混叠是混叠类型中最简单的一种，也是迄今为止最为常见的一种。本文介绍了实时混叠盲源分离的数学模型和算法原理，深入研究了常态情形的盲分离算法，其中包括批处理法和自适应法。以自适应法中的顺序提取法为重点，介绍了运用FastICA分离方法的3组实验仿真结果，证明了这种算法的可行性和有效性。     

基于盲源分离的通信侦察信号处理

盲源分离技术有非常重要的理论意义和实用价值，在信号处理的一些领域得到了广泛应用。本文简单介绍了盲源分离技术，并通过实例说明在通信侦察中的应用，显示出它在通信侦察中的广阔应用前景。     

一种鲁棒的病态混叠信号欠定盲源分离算法

噪声环境下的病态混叠信号具有较强的空间复共线性,因此基于聚类的稀疏分量分析(SCA)方法难以在欠定条件下对其进行有效的分离。针对这一问题,该文首先建立了噪声环境下病态混叠信号欠定盲源分离问题的数学模型,分析了基于线性聚类的SCA方法在解决该问题时的局限性,提出了一种基于SCA和非正交联合对角化(NJD)的分离算法,该方法利用NJD不要求混叠矩阵为酉矩阵的特性,较好地解决了欠定盲源分离中的病态混叠问题。仿真实验表明,该方法在信号分离效果、噪声鲁棒性以及病态混叠鲁棒性上都明显优于基于启发式聚类粒子群优化的(CGPSO)的SCA方法。     

基于盲源分离的通信侦察信号处理

盲源分离技术有非常重要的理论意义和实用价值,在信号处理的一些领域得到了广泛应用。本文简单介绍了盲源分离技术,并通过实例说明在通信侦察中的应用,显示出它在通信侦察中的广阔应用前景。     

盲源信号分离技术

盲源信号分离是一种功能强大的信号处理方法，其处理的对象是相互统计独立的信号源经线性组合而产生的一组混合信号，最终目的是从混合信号中分离出独立的信号分量。本文简要介绍信号源分离的基本思想、算法、发展历程以及盲分离的应用领域。最后展望了盲信号分离问题研究的发展方向。     

一种有效的语音信号盲分离方法

利用语音信号的短时平稳特性,本文提出了一种WVA分布与联合对角化的盲分离方法,该方法采用新的联合差分相关矩阵白化算法去除有色噪声影响,估计出源语音信号,实现对混叠信号的盲分离.通过仿真实验,结果表明,本算法具有分离效果好,能有效的将混叠的盲语音信号分离.     

混叠敌我识别信号分离算法研究

在敌我识别(IFF)信号侦察中,侦收到的IFF信号存在混叠现象,严重影响了信号分选、解码和模式识别。采用基于盲源分离思想的独立分量分析方法,首次将等变化自适应(EASI)算法应用到混叠敌我识别信号分离中,该算法选择四阶累积量——峭度作为目标函数实现混叠IFF信号的分离,并通过仿真验证了该算法的可行性和有效性。     

盲源分离技术及其应用

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。对盲源分离的相关理论、算法和应用进行了介绍和探讨。     

Compound noise separation in digital circuits using blind source separation

Analysis of individual noise sources in pre-nanometer circuits cannot take into account the evolving reality of multiple noise sources interacting with each other. Noise measurement made at an evaluation node will reflect the cumulative effect of all the active noise sources, while individual and relative severity of various noise sources will determine what types of remedial steps can be taken, pressing the need for development of algorithms that can analyze the contributions of different noise sources when a noise measurement is available. This paper addresses the cocktail-party problem inside integrated circuits with multiple noise sources. It presents a method to extract the time characteristics of individual noise source from the measured compound voltage in order to study the contribution and properties of each source. This extraction is facilitated by application of blind source separation technique, which is based on the assumption of statistical independence of various noise sources over time. The estimated noise sources can aid in performing timing and spectral analysis, and yield better circuit design techniques.     

基于递归神经网络的信息理论盲源分离准则

本文基于一个全连接递归网络结构,给出一种新的信息理论的盲源信号分离准则。该准则在保证最大化信息传输的同时最小化输出互信息,从而使网络输出相互独立。由此准则推导的算法对传输中的信息损失引入了Hebb项。该算法既可以分离超高斯源的混迭,又可以分离亚高斯源的混迭信号。计算机仿真结果表明了该算法的良好分离性能。     

基于阵列天线的无线电侦察信号盲分离

盲源分离技术有非常重要的理论意义和实用价值,在信号处理的一些领域得到了广泛应用。提出将盲源分离技术用于无线电侦察系统,实现无线电侦察多信号的盲分离。理论分析和仿真结果表明具有良好的效果。     

有噪复杂度寻踪的新算法

复杂度寻踪是投影寻踪向时间序列数据,即具有时间结构信号的扩展。该方法是和具有时间依赖特性的源信号的盲分离和独立成分分析紧密联系的。在源信号是具有时间依赖特性和存在高斯噪声的情况下,现有的有噪复杂度寻踪算法没有给出自回归系数的估计方法,影响了算法的实际应用,提出了有噪复杂度寻踪的新算法,该算法给出了自回归系数的估计方法。对自然图像和人工信号的仿真表明了提出算法的有效性,和现有的盲源分离算法相比较,提出算法具有好的信号分离性能。      

基于独立矢量基的波达方向估计

独立分量分析可从线性混合的信号中分离出彼此独立的信号源,也就是利用独立矢量基对混合的信号进行分离,这种方法在一定条件下与盲信源分离等价。该文利用通过非线性最小均方准则获得的独立矢量基,并且根据其所具有的特性,将其应用于均匀线阵的信号波达方向估计。     

一类基于非线性PCA准则的复数信号盲分离算法

在阵列信号处理过程中，经常遇到复数信号盲分离问题。例如，卷积混合型的源信号的盲分离；声纳信号盲分离。本文提出了一类基于非线性准则的复数信号盲分离算法。将非线性函数引入学习过程，由算法自动调节学习速率。计算机仿真实验验证了算法的有效性，文中给出了验证结果。     

基于高阶累积量的复数混合矩阵盲估计算法

该文针对两个传感器三个信号源的(即M＜N)盲信号分离问题,推导出了一种基于高阶累积量的复数混合矩阵盲估计算法.提出的算法当信号源的个数大于传感器的个数时,成功实现通道参数的盲估计.计算机仿真验证了算法的有效性.     

Research of Quantum Genetic Algorith and its application in blind source separation

This letter proposes two algorithns:a novel Quantum Genetic Algorithm(QGA)based on the improvement of Han‘s Genetic Quantum Algorithm(GQA)and a new Blind Source Separation(BSS)method based on QGA and Independent Component Analysis(ICA).The simulation result shows that the efficiency of the new BSS nethod is obviously higher than that of the Conventional Genetic Algorithm(CGA).     

基于改进遗传算法的矩阵联合对角化

该文首先将矩阵联合对角化问题化简成一个只含有特征矩阵的优化问题,为了便于求解,文中将待求特征矩阵的每一列向量进行参数化处理,并利用改进的遗传算法寻找最优的新参数。算法改进了染色体的选择,交叉和变异概率,并在交叉算子和变异算子中引入了模拟退火技术,最后结合梯度算法进行局部寻优。计算机仿真结果验证了该算法的正确性和有效性。     

BSP： Ⅱ-Blind Signals Separation

The Problem of blind signal separation and a simple algorithm is presented. The purpose of this paper is for the introduction to the structure of this problem, and using the simple algorithm to demomstrate the ideas behind the solution of this problem. It is not the intention for a tutorial review of this subject.