基于高階統(tǒng)計(jì)量的盲源分離算法研究.pdf

1、盲信號(hào)混合分離自提出以來(lái)近三十年的時(shí)間里，一直吸引著一批又一批的學(xué)者以極大的熱情對(duì)其理論和應(yīng)用進(jìn)行研究，使其不僅成為一項(xiàng)熱門的研究技術(shù)，也奠定了在信號(hào)處理領(lǐng)域中的重要地位。盲源分離（Blind Source Separation，BSS）是一種對(duì)混合信號(hào)進(jìn)行恢復(fù)和估計(jì)的處理技術(shù)，主要針對(duì)的是源信號(hào)和傳輸通道先驗(yàn)知識(shí)欠缺的情況下，怎樣利用源信號(hào)的統(tǒng)計(jì)特性和信號(hào)處理方面的方法對(duì)觀測(cè)得到的混合信號(hào)進(jìn)行處理。
　　近年來(lái)，由于信息技術(shù)的飛

2、速發(fā)展，盲源分離的應(yīng)用日益深入到我們生活的各個(gè)方面，醫(yī)療、通信、地質(zhì)勘探等領(lǐng)域都有它的身影。因此，本文是以前人工作的基礎(chǔ)上，對(duì)高階統(tǒng)計(jì)量理論下的盲源分離問(wèn)題進(jìn)行了學(xué)習(xí)和研究，文章主要內(nèi)容如下：
　　首先，對(duì)盲源分離的研究情況及發(fā)展過(guò)程做了簡(jiǎn)單介紹，之后從盲源分離的基礎(chǔ)理論入手，對(duì)信號(hào)模型、可分離的基本條件、求解過(guò)程及衡量分離算法性能標(biāo)準(zhǔn)等方面進(jìn)行了分析說(shuō)明。重點(diǎn)對(duì)基于高階累積量的線性瞬時(shí)混合和卷積混合信號(hào)的盲分離問(wèn)題進(jìn)行了研究，其

3、內(nèi)容概括如下：
　　針對(duì)瞬時(shí)混合的盲源分離問(wèn)題，本文介紹了一種基于四階矩和四階累積量的雙梯度分離算法，通過(guò)對(duì)其算法性能進(jìn)行仿真分析,針對(duì)影響算法性能的步長(zhǎng)進(jìn)行了改進(jìn)，使得算法在收斂速度和穩(wěn)態(tài)誤差方面具有顯著的提升。同時(shí)，將本文算法應(yīng)用于真實(shí)錄制的語(yǔ)音信號(hào)的分離，取得了比較滿意的分離效果。
　　其次，研究了復(fù)雜噪聲背景下的卷積混合盲源分離問(wèn)題，首先求解特殊定義下獲得的接收信號(hào)的四階累積量，然后使用SVD?TLS方法對(duì)信號(hào)中的非