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传统自然梯度盲源分离算法采用固定步长,导致收敛速度和稳态误差之间存在矛盾,使算法性能受到制约,特别是对非平稳盲源的分离效果较差。为此,对传统算法进行了改进,提出了一种新的基于非线性函数的步长算法,在分离过程中使步长在每次更新中自动做出合理的调整。通过MATLAB仿真实验证明了新算法的有效性。 相似文献
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基于FastICA的混合音频信号盲分离 总被引:2,自引:0,他引:2
独立成分分析(ICA)作为一种有效的盲源分离技术已成为信号处理领域的热点,它以非高斯源信号为研究对象,在统计独立的假设下,对多路观测到的混合信号进行盲信号分离。为了提高算法的收敛速度和稳态精度,介绍了独立成分分析的基本原理,以及利用FastICA算法进行信号分离的理论依据,引入了改进的非线性函数,运用Matlab进行仿真比较3种非线性函数下的分离性能和改进的非线性函数在不同θ下的分离性能,结果表明在综合因素的考虑下,该改进函数在实现混合音频信号盲分离方面比改进前更有效。 相似文献
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基于非线性盲源分离的维纳系统算法中,采用固定步长导致算法的收敛速度和稳态误差之间存在矛盾,直接影响分离算法的性能。为了解决该问题,提出了基于非线性函数的变步长维纳系统盲源分离方法。该方法将更新的步长以非线性函数的形式引入到分离算法中,使得稳态时参数更新的步长尽可能小,以避免发生振荡。变步长算法在分离过程中的每次更新都会使步长自动进行合理的调整,使得收敛速度提高了53%,误差减小了45%。实验仿真表明,相对原算法,提出的维纳系统盲源分离方法可以更好地分离出信源信号,而且具有较小的误差和较快的收敛速度。 相似文献
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扩展互信息分离算法采用单隐层神经网络近似算法代价函数中的非线性函数,可调节的参数有限,需要多次迭代才能收敛,从而导致收敛速度较慢。针对这一问题,采用双隐层神经网络近似非线性函数,以分离结果的互信息最小化作为代价函数,采用梯度下降方法对代价函数进行优化,增加了可调节参数数量。仿真实验结果表明,改进后的算法相对原算法收敛速度更快,误差更小。 相似文献
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针对传统的自然梯度算法对语音信号进行盲源分离时,算法存在收敛速度和稳态误差的矛盾。文中提出一种新的变步长自然梯度算法,利用荧火虫算法对自然梯度算法的步长调整,使算法的步长随信号的分离度变化,并通过计算机仿真验证了该算法的有效性,算法的分离效果更好,收敛速度更快,且稳态误差更小。 相似文献
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将盲源分离算法通常应用到的白化预处理方法转化为权值正交约束条件下的分离算法,使得分离算法由无约束算法转变为有约束算法,消除了在估计白化矩阵时引入的误差和分离输出存在的尺度不确定性。因为算法的收敛速度和稳态误差是一对矛盾,所以结合变步长思想,提出了一种新的自适应变步长的权值正交约束盲源分离算法。该算法步长是基于分离状态的,其学习速率由信号的分离程度自适应地选取,因而能很好地解决收敛速度和稳态误差之间的矛盾。仿真实验表明,该算法比非约束算法,固定步长的权值正交约束的盲源分离算法具有更好的分离性能。 相似文献
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本文利用自然梯度算法对盲混合方波、正弦波、调幅波和噪声等信号进行盲分离实验,通过仿真,验证了自然梯度盲分离算法在复杂信号分离中的准确性。比较了不同步长下,自然梯度算法的分离性能,得出步长的选择对算法收敛性及稳态误差的重要性,文章分析了算法在步长变化情况下的收敛速度,稳态性能等。 相似文献
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Independent component analysis (ICA) is the primary statistical method for solving the problems of blind source separation.The fast ICA is a famous and excellent algorithm and its contrast function is optimized by the quadratic convergence of Newton iteration method.In order to improve the convergence speed and the separation precision of the fast ICA,an improved fast ICA algorithm is presented.The algorithm introduces an efficient Newton's iterative method with fifth-order convergence for optimizing the contrast function and gives the detail derivation process and the corresponding condition.The experimental results demonstrate that the convergence speed and the separation precision of the improved algorithm are better than that of the fast ICA. 相似文献
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研究基于Gabor的过完备字典的匹配追踪(Matching Pursuit,MP)稀疏分解算法,首先对混合语音信号进行稀疏分解。针对传统MP算法运行时间长,占用存储范围大以及语音信号稀疏分解特性的特点,利用快速傅里叶变换(Fast Fourier Transformation,FFT)的MP稀疏分解缩小了最佳原子的搜索范围,提高运行速度。然后基于峭度的自适应盲源分离算法,通过自适应地学习算法中的激活函数最终实现语音信号的盲源分离。此算法经过仿真实验,证明分离效果比传统算法有了一定的改进,实验结果证实算法的有效性。 相似文献
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对于基于梯度自适应的盲源分离算法,认真选择步长参数以达到好的分离性能是非常必要的。如果为加快收敛速度而增大步长因子,将会导致大的稳态误差,甚至引起算法发散,因此固定步长因子无法解决收敛速度和稳态误差之间的矛盾。本文为EASI算法提出了一种变步长的解决方案。通过建立步长因子与分离矩阵相互差异之间的非线性关系,加快了收敛速度,减小了失调误差。计算机仿真结果与理论分析相一致,证实了该算法明显优于传统的EASI算法。 相似文献