一种小波域盲源分离算法

针对基于相合束广义特征分解时域盲源分离方法受滤波器或时延影响大、性能不稳定的问题,提出了一种基于相合束广义特征分解的小波域盲源分离算法．该算法通过信号小波变换的正交性,增强信号的非高斯性,减小信号的分离难度;利用双正交小波具有线性相位特性且对信号有良好逼近能力的优点,对小波系数进行相合束广义特征分解,得到稳定的分离矩阵．该算法不仅保留了时域算法的优点,而且可以随机选取滤波器,当源信号多于3个时仍可以完全分离出源信号．4个语音信号的盲源分离仿真结果表明了算法的有效性．     

基于非负矩阵分解的欠定卷积盲源分离方法

针对音频信号欠定卷积混合模型的盲源分离求解问题,提出一种基于非负矩阵分解(NMF)的盲源分离方法.该方法以板仓-斋藤(Itakura-Saito)散度和的最大值为目标函数,利用高斯分量表示源信号的短时傅里叶变换(STFT),使用乘积更新算法估计频域内的源信号,以提高其估计的准确度.仿真结果验证了该方法的有效性.     

基于EEMD的地声信号单通道盲源分离算法

针对只有一个观测通道时,基于矩阵运算的盲源分离算法将会失效的问题,提出一种适用于单观测通道的地声信号盲源分离方法.首先采用总体经验模态分解方法将观测信号分解为固有模态矩阵,使单通道的欠定问题转化为多通道的正定问题,再利用已有的盲源分离算法进行分离.仿真实验说明该方法可以抑制宽频及瞬态干扰,有效地提取源信号,而且对频带有...     

直接正交联合对角化盲分离算法

针对盲源分离问题,利用白化预处理后信号的二阶和高阶累积量矩阵具有正交联合对角化的结构性质,以及多个实对称矩阵具有相同特征向量即可同时正交对角化的实对称矩阵的特征分解的理论,提出一种基于部分累积量矩阵特征分解的直接正交联合对角化算法. 该算法仅需要部分累积量矩阵信息,从而大大降低计算过程中的存储量和计算量. 通过数值模拟,该算法和经典的JADE算法性能接近,可以有效地进行盲分离.     

二维卷积非负矩阵分解的初值确定混合算法

为解决二维卷积非负矩阵分解算法存在初值敏感,且传统随机初始化确定的初始值容易使算法收敛到结果相对不好的局部最优值的问题,通过结合K均值聚类、奇异值分解和主成分分析方法,提出了一种适用于二维卷积非负矩阵分解初始值确定的混合算法.首先,利用K均值聚类方法得到聚类中心作为系数矩阵(H矩阵)的初始值,避开了传统初始化不确定系数矩阵带来的分解结果不唯一问题;其次,考虑到相比一维卷积非负矩阵分解算法,二维卷积非负矩阵分解算法的基矩阵(W矩阵)个数更多,利用奇异值分解和主成分分析方法交替产生基矩阵的初始值,克服了单个算法产生的初始化误差问题.在相同参数环境下将本文算法和现有初始化算法的分解收敛性能进行对比实验,结果表明本文算法相比其他同类算法具有更好的分解性能并具有更好的收敛性.进一步加入噪声进行实验,在白噪声为-1 dB～10 dB的不同信噪比环境下,本文算法均能快速实现信号的分离,对于噪声数据具有很强的鲁棒性.采用混合算法确定初值,更有利于实现二维卷积非负矩阵分解的实时性和高性能.     

白化处理的自然梯度盲源分离统一算法

分析了基于自然梯度的信号白化处理和白化后的盲信号分离,提出了一种基于白化处理的自然梯度盲源分离算法.算法统一了信号的白化和分离,而不需要单独再对信号进行白化预处理,通过采用自然梯度学习规则提高了算法的性能,并理论证明了算法的可分离性、等变化性和分离矩阵的非奇异性.仿真表明,算法能够有效地分离和重构源信号,相比信号未白化的随机梯度算法以及传统的FastICA算法,收敛速度快、分离效果好,更适合盲源分离.     

一种均匀线阵的信号分离方法研究

为了进一步改善阵列信号处理中盲源分离算法的分离性能,本文提出了一种基于DOA估计的阵列信号分离方法。该方法的基本思想是利用MUSIC算法实现对阵列信号DOA的预先估计,构建一预估计方向加载矩阵W,使加载后的混合信号在该预估计DOA上的信号能量最大化,最后利用传统的盲源分离算法分离接收到的混合信号,得到原始信号波形。仿真结果表明,该方法分离效果优于直接的盲分离算法,原始信号与分离信号相关系数接近于1,但同时牺牲较大运算量。     

基于似P范数FOCUSS的稀疏信号盲分离

把似P范数FOCUSS方法应用于稀疏信号盲分离中,采用k均值聚类算法来估计混合矩阵;然后利用似P范数FOCUSS方法来求解具有线性约束优化问题的稀疏源信号,从而给出了一种基于似P范数FOCUSS方法的稀疏信号盲分离算法。该算法计算量小,精度较高。仿真结果表明该算法是有效的,具有良好的分离性能。     

基于广义协方差张量分解的欠定盲辨识算法

针对欠定盲源分离中的混合矩阵估计问题,该文利用广义协方差的统计和结构性质以及塔克分解的压缩特征,提出了一种新的欠定盲辨识算法。首先基于广义协方差矩阵建立核函数,再将核函数堆叠成三阶张量模型,然后应用塔克分解求混合矩阵。该算法不仅具有优良的辨识性能,而且具有较低的实现复杂度。最后,仿真实验证明了该文算法的有效性。     

基于EEMD-JADE的桥梁挠度监测中温度效应的分离

针对桥梁挠度各成分的分离问题,提出一种基于EEMD-JADE的单通道盲源分离算法。首先,利用传统的集合经验模态分解法（Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD）将单通道的桥梁挠度信号分解为一系列线性平稳的本征模函数（Intrinsic Mode Function,IMF）;然后,采用基于能量熵增量的判别法识别并剔除虚假的IMF分量,将能量熵增量较大的IMF分量组成盲源分离模型的输入信号;最后,采用矩阵联合近似对角化（Joint Approximate Diagonalization of Eigen-matrices,JADE）算法对输入信号进行盲源分离。JADE算法在源信号频率差异较小且频率有所混叠的状况下也能较好地分离出源信号,但要求观测信号数必须大于等于源信号数目;EEMD具有良好的自适应性,能够将单通道的混合信号进行多尺度分解,形成多通道信号,但分解结果存在端点效应与模态混叠。JADE算法能够解决EEMD分解结果存在的端点效应与模态混叠问题,且EEMD也解决了JADE分离算法的先决条件。两种算法优势互补,能够较好地分离出各挠度组分。通过有限元软件Midas/civil建立了背景桥梁模型,经仿真分析得到了各单项因素作用下的桥梁结构响应,并将其叠加在一起作为待分离的混合挠度信号。仿真信号分离的结果与源信号的相关系数均在0.98以上,说明分离效果较好。最后,采集实测挠度信号进行分离,处于对称位置测点分离出的各挠度组分的相关系数均在0.9以上,证明了该算法的适用性。     

一种基于最大化信干噪比的通信混合信号多通道盲分离算法

对通信混合信号多通道盲分离中噪声放大问题进行了研究。基于最大化信干噪比的思想,提出了一种新的求解分离矩阵的算法。当混合矩阵条件数较大时,该算法能很好地解决由于噪声放大造成的分离性能下降。仿真表明,该算法能有效地降低误码率,提高盲分离性能,具有实际意义。     

回波对消中盲源分离算法的研究与仿真

盲源分离因为可以仅根据接收到的观测信号来估计还原源信号,成为近年来在信号处理领域的研究热点.针对盲源分离中的基于峭度的独立分量分析算法在源信号还原的过程中计算量较大的问题,采用共轭梯度方法对独立分量分析法进行优化,优化后的算法收敛速度更快,稳态误差变小.Matlab仿真实验表明,优化后的独立分量分析算法收敛更快,实际分离效果更好.     

Anti-jamming algorithm for spread spectrum communication using blind source separation

An improved anti-jamming algorithm for spread spectrum communication based on blind source separation (BSS) is proposed to solve the problem that the separation performance of BSS technology deteriorates at a low signal-to-noise ratio (SNR), especially at the threshold SNR of spread spectrum communication. First, the algorithm detects the ambiguity of the output of the blind source separation algorithm, and then uses the detection result to correct the separation matrix. Finally, the new separation matrix is obtained by accumulating a plurality of modified matrices, and applied to the jamming separation of the system. The algorithm has a simple structure and can realize anti-jamming communication of the spread spectrum system at the demodulation threshold. Simulation results show that the demodulation error performance of the communication signal after removing the jamming by the algorithm at a negative SNR is still close to the theoretical performance.     

一种基于恒模特性的突发混合信号多通道盲分离算法

文章建立了突发混合信号多通道盲分离模型,指出混合矩阵估计可以转化为混合信号幅度估计进行求解。突发信号通常属于恒模调制信号,其混合信号与未混合信号在幅度上存在明显差异。基于信号的恒模特性,提出了一种基于混合位置估计的多通道盲分离算法。该算法先通过混合信号的幅度最大最小值对混合位置进行估计,然后利用混合部位的最大最小值以及未混合部位的单个信号幅度值来进行幅度估计,提高了混合矩阵的估计精度。与传统盲分离算法相比,文章算法复杂度低,且消除了不确定性带来的不利影响。仿真表明,该算法所需数据量小,估计精度高,接近混合矩阵完美估计下的盲分离性能。     

大型风力机主轴承故障信号提取方法

针对大型风力机主轴承易发生故障且特征信号难以提取的问题和传统盲分离算法计算量大、收敛性较差的缺点,提出了基于粒子群优化的盲源分离算法.算法根据负熵最大化判据,采用粒子群优化算法对盲源分离过程进行优化,且将该算法成功应用于某风场大型风力机主轴承故障信号的提取中.分析结果表明,该算法可有效分离大型风力机主轴承与其他部件的振动信号,与其他算法相比具有分离精度高、可靠性好等优点,对风力机主轴承的故障诊断十分有效.     

基于时频分析的跳频盲抗干扰技术研究

盲抗干扰技术是一种利用盲源分离技术应对不可预知干扰的方法.在分析跳频盲分离抗干扰的技术文献的基础上,研究了基于时频分析的跳频盲分离抗干扰技术的性能.仿真结果表明,基于时频分析的盲抗干扰技术具有较好的抗非平稳干扰信号性能.     

基于相关熵的盲源分离算法

提出了基于相关熵的盲源分离算法。与传统独立成分分析(ICA)方法利用四阶统计量或时间结构的盲源分离不同,该算法从信息理论学习中的相关熵概念出发,利用相关熵中蕴涵的各偶数阶统计信息,通过参数化中心相关熵与独立性测度的关系,建立代价函数,并通过优化算法对其进行寻优,从而得到解混矩阵并分离出源信号。仿真结果表明,在分离超高斯混合源和次高斯混合源时,分离性能优于传统的ICA方法。     

基于EEMD-FastICA的位移摄像测量误差源探究

随着摄像测量技术在土木工程结构健康监测领域的应用逐渐增多,摄像测量技术的长期全天候工作性能受到越来越多的关注.为探究摄像测量技术的主要误差源,提出一种基于盲源分离(Blind Source Separation,BSS)的误差源分析新方法:为了构建多通道信号作为盲源分离模型的输入信号,采用集合经验模态分解法(Ensem...