具有延迟的欠定语音盲分离

探讨具有延迟的欠定语音盲分离问题,针对语音信号的部分W-分离正交性,提出一种新的基于混叠矩阵估计的语音盲分离方法.首先对观测信号进行短时傅里叶变换,选定一个信号作为参考信号,构造幅度衰减向量和时间延迟向量,提取单源主导区间的观测信号作为观测样本;然后对观测样本进行聚类,通过估计参考信号的混叠系数来估计混叠矩阵;最后结合...     

基于时频域单源区域的延迟欠定混合非平稳信号盲分离

针对衰减-延迟欠定混合信号的盲分离问题,提出了基于子空间分解的时频域上单源区域检测方法,估计出信号在时频域上的单源区域以及相应的特征向量,然后利用系统聚类法对单源区域对应的特征向量进行聚类分析,估计出源信号数目以及混合矩阵,最后通过改进的基于子空间投影算法完成源信号的恢复.仿真结果表明本文算法提高了混合矩阵和源信号的估...     

基于两步法稀疏分量分析的欠定盲源分离

分析了解决欠定盲源分离问题的稀疏分量分析方法。首先讨论了数据矩阵稀疏表示（分解）的方法,其次重点讨论了基于稀疏因式分解方法的盲源分离。该盲源分离技术分两步．一步是估计混合矩阵,第二步是估计源矩阵。如源信号是高度稀疏的,盲分离可直接在时域内实现。否则．对观测的混合矩阵运用小波包变换预处理后才能进行。仿真结果证明了理论分析的正确性。     

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.     

弱稀疏语音信号的欠定盲分离

为解决弱稀疏语音信号的欠定盲分离问题,根据语音信号的部分W-分离正交性,提出一种基于单源主导区间的混合矩阵盲估计方法。该方法根据单源主导区间的性质,通过二元行矢量提取单源观测样本,对单源观测样本进行K均值聚类和主成分分析来估计混合矩阵。仿真结果表明,提出的方法可有效提高分离语音的性能,与直接利用K-PCA方法相比,分离语音的平均信噪比提高了10 dB左右。     

基于K-均值聚类和势函数法的欠定盲分离

K-均值聚类法能估计出观测信号聚类直线方向,利用主成分分析(PCA)提取主成分,可以提高直线估计的精准度和鲁棒性.在此思想的指导下,本文提出基于K-均值聚类的势函数法.势函数度量了聚类中心与所有观测点的距离,对势函数求导得到更新聚类中心的迭代公式,利用该公式对K-均值聚类法得到的聚类中心进行调整得到精估计.该算法计算量较小,能有效估计出混合矩阵.仿真实验验证了算法的有效性.     

源信号数目大于观察信号数目情况下的盲源分离

独立分量分析(ICA)作为一种有效的盲源分离技术(BSS）是信号处理领域的热点。传统的独立分量分析都要求观察信号数目大于或者等于源信号数目，然而对于脑电图(EEG)等的一些信号处理中存在的源信号数目大于观察信号数目的情况，传统的独立分量分析算法不能有效分离。该文针对源信号数目大于观察信号数目的情况，在传统的独立分量分析技术的基础上，给出了一个新的学习算法，并将新算法与传统的独立分量算法进行了比较。实验仿真结果证明该算法在给定2个混合信号的情况下能够较好地分离3个未知语音信号源，成功实现了源信号数目大于观察信号数目情况下的盲源分离。     

基于ICA的雷达信号欠定盲分离算法

该文针对源信号时域和频域不充分稀疏的情况,提出了欠定盲源分离中估计混合矩阵的一种新方法。该方法对等间隔分段的观测信号应用独立分量分析(ICA)的盲分离算法获得多个子混合矩阵,然后对其分选剔除了不属于原混合矩阵的元素,最后利用C均值聚类的学习算法获得对混合矩阵的精确估计,解决了源信号在时域和频域不充分稀疏的情况下准确估计混合矩阵的问题。在估计出混合矩阵的基础上,利用基于稀疏分解的统计量算法分离出源信号。由仿真结果,以及与传统的K均值聚类,时域检索平均算法对比的实验结果说明了该文算法的有效性和鲁棒性。     

盲源分离综述——问题、原理和方法

盲源分离,是从观测到的混合信号中恢复不可观测的源信号的问题。作为阵列信号处理的一种新技术,近几年来受到广泛关注。文章按源信号不同的混合方式,将盲源分离问题分为三种类型：线性瞬时混合、线性卷积混合和非线性混合,综述了它们各自分离的原理和方法,并结合国内外的研究现状,对未来的发展作出了展望。     

盲源分离和盲反卷积

盲信号处理是信号处理领域的热点研究问题,盲源分离和盲反卷积是盲信号处理的重要组成部分近年来取得许多重要进展.本文主要介绍盲源分离和盲反卷积的基本模型、数学原理和研究进展;分析了各种方法的特点并指出了进一步的研究方向.     

一种基于平滑窗口法的盲分离复数算法

通过对传统盲源分离批处理EASI算法的分析,针对时变信道中通信信号的复数形式,以平滑窗的形式实现了批处理算法在时变混合模型下的应用。通过主分量分析的原理,进行噪声方差估计,改进传统独立分量分析算法消除噪声影响。通过仿真证明,在噪声较大的情况下性能优于传统算法。     

一种解决频域盲源分离模糊度问题的新方法

针对卷积混合信号的分离问题,提出一种解决频域分离算法中排列模糊性和幅度模糊性的改进方法,即通过ICA得到的一个频率点上的分离矩阵,作为计算下一个频率点分离矩阵的初始值来解决排列模糊性问题,再利用分离矩阵的逆变换来解决幅度模糊性,从而有效地分离出源信号.仿真证明,算法可以有效地分离出卷积混合信号,提升了平均信噪比,并大幅...     

旋转变换和欠定盲分离的DUET算法

DUET是采用时频掩码求解欠定问题的著名算法.本文讨论旋转变换对DUET算法的影响,提出了一个改进的DUET算法.该算法利用混叠矩阵的任意两列作为旋转矩阵,先旋转接收信号和混叠矩阵,后执行DUET算法.因为DUET算法在不同的旋转变换下有不同的结果,所以需要将这些结果相加,以弥补DUET算法的失真.最后,几个语音信号的实验结果显示算法的性能和实用.     

稀疏分量分析在欠定语音信号盲分离中的应用

研究了基于两步法的欠定语音信号盲分离。针对混合信号散点图在原点中心混叠程度过高的缺点,提出了弭灭圆K均值聚类算法,提高了混叠矩阵的估计精度。结合时频分析算法实现了欠定瞬时线性混叠语音信号的盲分离,取得了较好的分离效果。