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利用欠定盲源分离情况下稀疏源信号具有直线聚类的特点,提出了一种估计混叠矩阵的新方法。通过对混叠信号进行标准化处理,使混叠信号形成球形簇,将线性聚类转变成致密聚类;利用蚁群聚类算法对其进行搜索得到聚类中心,从而获得对混叠矩阵的精确估计。该方法能实现源信号数目未知情况下的欠定盲源分离,且能推广到三路或更多路观测信号的情况。对语音信号的仿真结果证明,该方法能精确地分离和恢复原始信号。 相似文献
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传统聚类算法进行混叠矩阵估计时存在的聚类中心个数不确定和初始聚类中心的随机选取导致陷入局部最优的问题,为此提出一种基于密度峰值的改进模糊聚类算法进行欠定盲源分离的混叠矩阵估计。通过短时傅里叶变换提取信号在频域中的稀疏特性,利用寻找密度峰值聚类算法(clustering by fast search and find of density peaks, CFSFDP)自动获取聚类簇的数目和初始聚类中心;将获得的聚类数目和聚类结果作为模糊聚类算法(fuzzy c-means clustering, FCM)的初始输入参数,提高FCM聚类结果的精度。实验结果表明,该算法可以准确估计源信号的数目,相比传统FCM、层次聚类、基于密度峰值改进的粒子群等聚类算法,可以有效提高欠定盲源分离的混叠矩阵估计精度。 相似文献
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两步法是解决稀疏信号欠定盲分离的一种常用方法,通常首先利用K-means聚类算法估计混叠矩阵,然后利用最短路径法恢复源信号。在使用K-means聚类算法时要求知道源信号的数目,而现实中往往不知道源信号的数目,需要对其进行估计。因此研究了聚类有效性评价指标——BWP指标,结合粒子群算法,提出了一种改进的确定源信号数目的算法,并将这种算法引入到欠定盲分离。实验表明,提出的算法在保证分离精度的同时能缩短分离时间,并可节省一定的内存,在观测信号数据量大时,这种优势更加明显。 相似文献
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针对稀疏信号盲源分离势函数法需要过多参数,以及聚类算法需要知道源信号个数的缺陷,采用基于拉普拉斯模型的势函数法估计源信号数目和混合矩阵。将混合信号重新聚类,对每一类信号的协方差矩阵进行奇异值分解,混合矩阵得到更精确的估计,进而源信号也得到更精确的估计。通过计算机仿真,表明了该算法的优越性。 相似文献
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基于协方差矩阵的盲分离算法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种新的实时线性混叠信号的盲分离算法,该算法利用信号相互独立时其协方差矩阵的对角化特征作为分离准则,采用最速下降法进行分离。该算法对源信号和混叠矩阵没有过多要求且计算量不大,理论分析与仿真结果表明,该算法具有很好的分离效果。 相似文献
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在M.Puigt和Y.Deville提出的时频盲源分离算法基础上,引入S变换来获取非平稳信号的多分辨率特性。首先通过S变换将一维混叠信号映射到二维时频平面,然后构造不同混叠信号的时频比矩阵,通过在时频比矩阵范围内搜索单源分析域计算混合阵的每个元素,进而估计源信号。该方法能有效分离非平稳信号且具备多分辨率特性。 相似文献
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提出一种基于时频分析的卷积混合盲分离算法.由于信号源与各传感器的距离不同,在传播的过程中会产生不同的幅度衰减和时间延迟.该算法用短时傅里叶变换对语音信号进行时频分析,将其中一个传感器信号作为参考信号,构造了源信号的幅度衰减向量和时间延迟向量.根据语音信号的时频域稀疏性,以这两个向量为特征,在时频域上对传感器信号进行聚类,再通过估计参考信号混合系数来获得源信号时频域表示,进一步得到源信号.该方法可以用于源信号数目大于传感器信号数目的情况.仿真实验证明,算法可以完成欠定情况下卷积混合信号的盲分离,分离结果令人满意. 相似文献
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基于信号稀疏特性和核函数的非线性盲信号分离算法 总被引:1,自引:0,他引:1
文章结合核函数,把基于信号稀疏特性的线性盲分离方法应用于非线性混叠情况而给出了一种非线性混叠信号盲分离算法。该算法首先将混叠信号映射到高维核特征空间,其次,在核特征空间中构造一组正交基,通过这组正交基将高维核特征空间的信号映射到这组正交基张成的参数空间中,从而把非线性混叠信号盲分离问题转化为参数空间的线性混叠信号盲分离问题。最后,在参数空间中,应用基于信号稀疏特性的线性盲分离方法对信号进行分离。该算法收敛精度较高,稳定性好。仿真结果表明该算法是有效的,具有良好的分离性能。 相似文献
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提出了一种基于两步法的欠定盲源分离新算法。在混合矩阵估计阶段,采用基于势函数的聚类方法,在源信号恢复阶段,提出一种快速的稀疏信号重构算法,通过定义一个连续可微函数来近似[?0]范数,使得[?0]范数可解。该算法的特点是实现简单、速度快。仿真实验表明,与现有的采用快速[?1]范数最小化和OMP算法的欠定盲源分离方法相比,提出的算法在保证分离性能的前提下大幅度提高了算法的运行速度。 相似文献
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针对源信号的稀疏性影响欠定混合矩阵的估计精度,
在源信号单源频率及非单源频率分量分析的基础上,通过对观测信号频率峰值的幅值比值所
构成的列向量聚类,提出欠定条件下弱稀疏源信号混合矩阵的盲估计方法。鉴于经典聚类算
法的局部收敛性带来聚类结果的不稳定性,采用全局收敛特性较好的遗传模拟退火聚类算法
提高聚类结果的鲁棒性。仿真实验表明,本文提出的混合矩阵估计方法及采用的聚类算法
在不同欠定条件及噪声环境下具有较强的估计性能。 相似文献