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1.
一种频率域的盲源分离算法 总被引:1,自引:1,他引:0
提出了一种频率域基于第二特征函数的窄带信号盲分离算法,理论上证明了本方法能够从有噪观察数据中得到无噪混合矩阵估计。仿真结果表明本方法信号分离性能优于时域方法。在高信噪比时,本方法的分离信号绝对误差和比时域方法低9.5dB。 相似文献
2.
Blind source separation of independent sources from their convolutive mixtures is a problem in many real-world multi-sensor
applications. However, the existing BSS architectures are more often than not based upon software and thus not suitable for
direct implementation on hardware. The existing software of feedback network algorithm is not suitable for real-time implementations.
In this paper, we present a parallel algorithm and architecture for hardware implementation of blind source separation. The
algorithm is based on feedback network and is highly suited for parallel processing. The implementation is designed to operate
in real time for speech signal sequences. It is systolic and easily scalable by simple adding and connecting chips or modules.
In order to verify the proposed architecture, we have also designed and implemented it in a hardware prototyping with Xilinx
FPGAs running at 33 MHz.
相似文献
H. JeongEmail: Email: |
3.
针对盲源分离问题,提出一种基于接收信号不同延时下自相关矩阵组的快速联合对角化算法(FJD).采用乘性迭代机制求解表征联合对角化近似程度的F-范数代价函数.对代价函数的合理近似及巧妙求解,是算法快速有效的核心原因.每步迭代得到的严格对角占优更新矩阵,保证联合对角化器严格可逆,防止收敛到平凡解.算法具有不需要预白化操作,不限定待对角化目标矩阵的正定性,并能处理复值数据等诸多优点,具有极广的适用性.详细的计算复杂度分析说明了算法的高效性及易操作性.仿真结果表明,FJD算法收敛速度快,性能良好,能有效地解决盲源分离问题. 相似文献
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盲源分离——理论、应用与展望 总被引:1,自引:0,他引:1
探讨了盲源分离在通信侦察中的应用前景。在首先介绍盲源分离的基本理论和经典算法的基础上,讨论了盲源分离在通信侦察中的典型应用;通过初步仿真,分析研究了盲源分离技术在跳频信号分选与拼接以及CDMA多用户分离两个重要领域的应用可行性;最后对盲源分离在通信侦察中的应用前景进行了展望,提出了需重点研究的几个问题。 相似文献
5.
总结了源信号数目未知的盲信号分离自然梯度算法,得到自然梯度算法发散的原因,分离矩阵的各行沿混合矩阵转置的零空间方向无效的冗余移动。借助投影自然梯度算法,从理论上证明,冗余分量的范数随迭代次数的增加呈指数分布。 相似文献
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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。 相似文献
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一种充分利用变量结构的解卷积 混合盲源分离新方法 总被引:1,自引:1,他引:1
针对卷积混合盲源分离问题,提出一种基于接收信号不同延时下自相关矩阵组的联合块内对角化方法.为了求解表征联合块内对角化近似程度的基于最小二乘的三二次代价函数,给出基于梯度下降法的三迭代算法.该算法在充分利用混迭矩阵的块Toeplitz结构和源信号相关矩阵的块内对角化结构的基础上,交替估计代价函数中的三组待定参数,搜索代价函数最小点,从而得到混迭矩阵的估计,实现信道的盲均衡和源信号的盲分离.分析了三迭代算法的收敛性能,证明即使存在估计误差时,该算法依然全局渐进收敛.仿真结果表明,与其他经典的两步算法相比,提出的一步算法能够更好地估计混迭矩阵并恢复出源信号,有效地解决了卷积混合盲源分离问题. 相似文献
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联合对角化方法是求解盲源分离问题的有力工具.但是现存的联合对角化算法大都只能求解实数域盲源分离问题,且对目标矩阵有诸多限制.为了求解更具一般性的复数域盲源分离问题,提出了一种基于结构特点的联合对角化(Structural Traits Based Joint Diagonalization,STBJD)算法,既取消了预白化操作解除了对目标矩阵的正定性限制,又允许目标矩阵组为复值,具有极广的适用性.首先,引入矩阵变换,将待联合对角化的复数域目标矩阵组转化为新的具有鲜明结构特点的实对称目标矩阵组.随后,构建联合对角化最小二乘代价函数,引入交替最小二乘迭代算法求解代价函数,并在优化过程中充分挖掘所涉参量的结构特点加以利用.最终,求得混迭矩阵的估计并据此恢复源信号.仿真实验证明与现存的有代表性的对目标矩阵无特殊限制的复数域联合对角化算法FAJD算法及CVFFDIAG算法相比,STBJD算法具有更高的收敛精度,能有效地解决盲源分离问题. 相似文献
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一种信号源盲分离的神经网络算法 总被引:6,自引:0,他引:6
本文提出了一种新的盲信号分离的神经网络算法。神经网络的第一层使用奇异值分解(SVD)方法对观测信号进行预白化处理。在传感器的数目不少于源信号的情况下,预白化处理能够估计出源信号的数目,同时压缩掉冗余信息。神经网络的第二层是分离层。分离层的权值矩阵应该是正交矩阵。本文应用一个正交严格受限(SOC)算法调整分离网络的权值。其中,用恢复信号的四阶互累积量的平方构造代价函数。仿真实验验证了算法的有效性。 相似文献
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混合语音信号的盲分离 总被引:1,自引:0,他引:1
重点研究了卷积混合语音信号的盲分离方法。语音信号是非平稳信号,但是它在短时间上具有平稳性。因此,本文对语音信号进行加窗傅立叶变换(FFT)将卷积混合问题转换为频域上每个频点的瞬时性BSS(blind source separation)问题,采用定点(fixed—point)ICA(independent component analysis)算法对混合语音信号进行了分离,并用matlab进行了仿真。 相似文献
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一种源信号盲分离有效算法 总被引:1,自引:1,他引:1
本文研究接收信号维数大于源信号维数的盲分离,提出了一种基于广义特征函数的信号盲分离新方法,该方法提高了信号分离的精度,减少了计算量。文中就方法进行了理论推导,并给出了计算机仿真结果,仿真结果表明理论分析是正确的。 相似文献
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传感器采集到的信号是由多目标源、环境噪声等经多途径卷积混合的形武.为有效地去除环境因素如干扰、传输延迟等的影响,提出一种新的盲信号分离方法.利用非平稳信号的多重去相关和最小二乘准则来估计混合矩阵A或解混矩阵W以及信号和噪声功率.实验结果表明,该算法具有良好的分离效果. 相似文献
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主要阐述了盲源分离技术应用于无线通信系统时面临的若干问题和解决方案的研究现状。在无线通信系统中,参与混合的源信号是射频通信信号和干扰,这些源信号往往具有循环平稳特性;完成源的混合的无线信道往往受环境影响而发生变化,即具有时变特性;受客观实际条件的限制,观测信号数目往往少于混合源的数目,即表现为欠定混合特性。因此,将盲源分离理论应用于无线通信系统中时,需要特别关注的是循环平稳源、时变、欠定等条件下的盲分离问题。 相似文献
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基于EMD和ICA的单通道语音盲源分离算法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对单通道语音信号盲分离的问题,结合盲源分离和经验模式分解的优点.提出了一种基于经验模式分解的单通道语音信号源数估计和盲源分离方法。对语音混合信号进行经验模式分解,利用贝叶斯算法估计语音源数目,根据源信号数目重组多通道语音混合信号,并采用独立分量分析实现语音信号的盲分离。仿真实验表明,使用此法能有效地估计通道语音信号源数和分离盲源。 相似文献
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源分离(SS)是M IMO系统接收的关键技术,而盲源分离(BSS)又是其中的一个研究热点。目前最小二乘常模(LS-CM)BSS算法[1~3]都是针对频率非选择性衰落的时域M IMO信道。本文提出了LS-CMA在M IMO-OFDM系统频选信道频域盲源分离中的应用,计算机仿真表明,M IMO-OFDM系统频域盲信源分离的最小二乘常模算法能够获得很好的性能以及较快的收敛性。 相似文献