基于EMD的单通道盲源分离跳频通信抗干扰方法

针对传统盲源分离算法无法在单路接收的跳频通信场景中使用的问题,提出一种结合经验模态分解的单通道盲源分离跳频通信抗干扰方法。首先通过理论分析和仿真确定了采用EMD对混有干扰的单路接收跳频信号进行增维的方法,将单通道盲分离的欠定问题转为正定问题,之后分别利用全盲盲源分离和半盲盲源分离实现扰信分离。在不同信干比、不同信噪比等多种条件下的仿真实验验证了本方法的有效性。     

小波去噪算法在含噪盲源分离中的应用

无噪模型下的盲源分离算法在信噪比较低的情况下并不适用。针对该情况一种解决方案就是先对含有高斯白噪声的混合信号进行去噪预处理,然后使用盲源分离算法进行分离。为此,本文提出了一种适用于信噪比较低条件下的基于平移不变量的小波去噪算法。该算法首先使用高频系数滑动窗口法准确估计含噪混合信号的噪声方差,然后使用Bayesshrink阈值估计算法 得到更加合理的阈值,最后在不降低去噪效果的同时缩小了平移不变量的范围,减少了运算量。实验仿真表明,在信噪比较低的情况下,与传统小波去噪算法相比,该算法可以更加有效地去除噪声,在很大程度上提升盲源分离算法的性能。     

盲源分离在单通道语音增强算法中的应用

提出一种单通道语音增强算法。首先由接收到的单声道语音信号的含噪部分构造一个假想噪声源,将这一噪声源和含噪的信号作为多通道自适应去相关（MAD）盲分离算法的输入,得到增强的语音信号。进一步将这一增强的语音作为输入,利用Daubechies小波对其进行分解,在小波域中选取合适的阈值函数进行滤波,然后合成时域语音信号。根据以上步骤得到的增强语音有较高的信噪比及可懂度。     

基于二进小波的相合束广义特征分解盲源分离算法

针对盲源分离算法中用相合束广义特征分解法提取源信号,滤波法需根据源信号选择滤波器,时延法不能分离3个以上的源信号,而离散小波变换法的分离效果不够理想,本文提出基于二进小波变换的相合束广义特征分解算法,二进小波的正交性有利于增强信号的非高斯性,并且二进小波在分解时没有进行下抽样,小波基之间存在一定冗余,更好地保留了源信号的信息.仿真结果表明,该算法能更准确地分离4个源信号的混合,且该算法简单易实现,分离速度快.     

小波盲源分离算法的仿真及FPGA实现

提出了一种基于小波变换的盲源分离方法,在理论分析和仿真结果的基础上,给出了FPGA的实现方案.针对传统盲分离算法对源信号统计特征敏感的弱点,该方法在小波变换域实施盲分离算法.同时,在分离过程中引入了空域相关滤波,使本文方法具有抗噪特征.将该方案应用于多接收天线系统中的多跳频信号的分离应用中,仿真结果证明了该方案的可行性和有效性.     

基于小波变换的图像盲分离

以图像盲分离为背景,给出如何在小波变换下对盲源图像进行快速独立分量分析.通过探讨小波域中算法的的收敛特性,证实了小波域中算法能完美实现分离的原因,并通过实验验证了算法的有效性.     

基于小波和EMD的语音信号去噪

为了解决语音信号问题,本文在传统小波阈值去噪方法的基础上提出了提出了一种基于经验模态分解的小波阚值去噪算法,并与小波阂值去噪法和EMD去噪效果相比较,试验结果证明,基于经验模态分解的小波去噪效果是相当有效和稳定的．为研究语音信号去噪处理提供了新的手段。     

基于Hough变换的时频盲源分离算法

1998年,Belouchrani,A和Amin,M.G基于时频分布提出了一种经典的时频盲源算法,不足是当有噪声存在时,性能会下降。主要考虑源噪声的盲源分离问题,以Wigner分布计算观测信号的时频阵并将其看做图像,利用Hough变换将信号检测转换为在参数空间寻找局部极大值的问题,运用自项点理论选择合适的矩阵进行联合近似对角化估计源信号。该方法扩展了盲源分离的限制条件,且通过把噪声能量扩展到整个参数平面而只选择信号能量占主导的时频点,对噪声具有一定的抑制能力。     

含噪BSS模型的BJD-Hough算法*

当噪声存在时,信号和混合阵的盲估计变得相当困难。针对信号源噪声污染情形,假设信号和噪声的时频谱不同,提出了一种时频去噪盲源分离方法。该方法以Born-Jordan分布计算混合信号的时频矩阵并将信号的时频分布看作图像,利用广义Hough变换将信号检测转换为在参数空间寻找局部极大值的问题,再运用自项点理论选择合适的时频阵进行对角化,进而估计源信号和混合阵。该方法扩展了盲源分离的限制条件,能有效分离各种非平稳源信号、非独立源信号,且通过把噪声能量扩展到整个时频面而只选择信号能量占主导的时频点,对噪声具有一定的抑制能力。     

基于UWT和独立分量分析的含噪盲源分离

提出了基于UWT（非抽样小波变换）去噪与FastICA（快速独立分量分析）算法相结合的含噪盲源分离方法,采用先去噪后分离的方式实现了在加性高斯噪声环境下混合图像的盲分离。仿真结果表明,该方法能很好地从加性高斯噪声中分离出源图像,与曲波阈值去噪后的FastICA方法相比较,该方法能获得更好的峰值信噪比。     

噪声背景下的盲源分离算法

分析了当存在高斯背景噪声时一类盲分离算法的性能,指出此时盲分离算法仍可用于估计解混矩阵,而输出信号为分离的源信号与高斯噪声的叠加。利用现代时间序列分析方法（MTSSAM）建立了输出信号的自回归移动平均（ARMA）新息模型,并给出了一种基于多维线性最小二乘法的信号滤渡算法。仿真试验表明,该算法稳定且收敛,可以在背景噪声存在时有效地恢复源信号的波形。     

基于小波平滑的超高斯与亚高斯信号盲源分离算法

为了分离超高斯与亚高斯信号，利用小波变换的高低频系数作为平滑因子，建立以分母作为预测误差的信噪比目标函数，优化目标函数以求解分离矩阵．仿真表明，该算法能够有效地分离出源信号．     

基于经验模态分解的单通道盲源分离算法

为了提高单通道盲源分离性能,首先由单路信号利用经验模态分解得到一系列本征模函数分量组合成多路信号;其次针对存在模态混叠的本征模函数分量,提出利用信号周期性构造其多路信号、并利用独立分量分析消除模态混叠的有效方法;然后利用互相关性消除上述所得到的多路信号中的虚假分量,并将剩余的分量信号与观测信号构成新的多路信号;最后利用Fast-ICA(fast-independent component analysis)算法分离得到源信号。仿真实验表明该算法能够有效分离源信号,分离性能优于目前已有的基于经验模态分解的单通道盲源分离算法。     

一种改进牛顿法的盲源分离算法

针对盲信号分离中超高斯信号亚高斯信号混叠难以分离的问题,提出一种基于改进牛顿法的盲源分离算法.该方法引入开关准则,利用随机变量的峭度来区分信号的类型,不同的信号选择不同的非线性函数,通过牛顿迭代方法求出分离矩阵,实现同时含有超高斯信号和亚高斯信号的杂系混合信号的盲源分离.仿真实验表明了该方法计算量小,易于实现,对于杂系...     

一种并行主偏度分析算法及其在盲源分离上的应用

盲源分离是一种从混合信号中提取和恢复源信号的信号处理方法。在众多盲源分离算法中,主偏度分析算法是近年来出现的一种以三阶统计量为目标函数的盲源分离算法,其运算速度快于常规的盲源分离算法,但因其采用了串行的计算方式,在使用中存在误差累积问题。针对这一问题,本文在主偏度分析算法基础上进行改进,提出了一种并行主偏度分析算法。该算法以并行计算代替串行计算,可以同时估计出各个独立成分对应的方向,避免了误差累积问题。数值仿真实验表明,与主偏度分析算法相比,并行主偏度分析算法既保持了计算速度,同时提高了对源信号的估计准确性。     

卷积混合盲源分离中1种改进的排序模糊消除算法

频域方法可以有效地解决卷积混合盲源分离问题.针对频域方法中存在排序模糊,基于分离信号相邻频点功率谱密度的相关性较高的原理,提出1种改进的排序模糊消除算法.相比于原算法,扩展了参考频点的取值范围,同时还采用了1种置信度量方法,能够获得更准确的排序估计.仿真实验表明所提算法有效地消除了排序模糊,并且能够纠正某一频点排序的突...     

改进的粒子滤波单通道盲分离算法

针对粒子滤波在通信混合信号单通道盲分离中存在固定参数联合估计精度低,收敛速度慢等问题,提出了一种改进的盲分离算法。通过对传统的随机游走模型加以修改,并将参数粒子的后验概率密度分布近似为Beta分布,提高了参数估计的收敛速度和精度,改善了分离性能;为了衡量算法的参数估计性能,推导了符号已知条件下的参数联合估计克拉美罗界。实验仿真结果表明,算法具有更好的参数估计性能和分离性能。     

量子遗传算法及其在图像盲分离中的应用研究

在改进Han的遗传量子算法的基础上，提出一种新的量子遗传算法．算法中采用多量子比特来编码多状态基因，构造了各个体之间的联合量子交叉，提出了通用的量子旋转门演化策略和动态调整旋转角机制．将量子遗传算法与独立分量分析算法相结合，提出一种图像信号的盲分离方法．仿真结果表明了该算法的有效性．     

两正定矩阵联合对角化盲分离算法

针对具有时间结构的盲分离问题,提出了一种基于两正定矩阵精确联合对角化的盲分离算法。利用多个不同时延统计量构造了两个正定矩阵,以提取出数据的时间结构;再利用所提算法联合对角化构造的两个正定矩阵,得到分离矩阵,进而估计出源信号。所提算法克服了已有算法因采用多个矩阵联合对角化导致的计算量大和采用单个矩阵导致的分离精度低的缺点。计算机仿真结果表明了在有或无噪声情况下,所提算法性能均优于其他对比算法。