欠定盲分离混合矩阵估计算法研究

发布时间：2017-10-21 23:35

  本文关键词：欠定盲分离混合矩阵估计算法研究

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【摘要】：盲源分离指的是在源信号和信道都不知道的情况下,只是通过观测信号恢复原始信号的技术。由于在医学信号处理、语音信号分离、传感器网络等方面有着广泛的应用,因此近些年来,盲源分离技术一直是信号处理领域中比较热门的研究方向。盲源分离中欠定盲分离技术是指观测信号个数小于源信号个数的情况,由于在实际中应用的十分广泛,因而在学术界获得了持续的关注。对于欠定盲源分离,要根据源信号的不同稀疏度,采用不同的方案来解决。一般按照“两步法”的方式处理:(1)估计出混合矩阵,(2)在混合矩阵已知的基础上,进行源信号恢复。混合矩阵的估计在欠定盲源分离中占有极其重要地位,估计的精度直接影响着第二步源信号的恢复质量。估计混合矩阵时根据源信号不同的稀疏度分为充分稀疏时的混合矩阵估计和非充分稀疏时的混合矩阵估计。本论文的主要内容是针对“两步法”中的第一步,混合矩阵的估计进行了研究。(1)源信号充分稀疏时,可以利用观测信号的线聚类特点进行混合矩阵估计。本文介绍了三种源信号充分稀疏时的混合矩阵估计算法,k均值算法,霍夫变换算法和重构观测信号算法,并提出了一种基于块分割的混合矩阵估计算法。通过仿真实验将块分割算法与另外三种估计算法进行了比较,验证了本文提出的算法在时间复杂度和估计精度比另外三种算法更有优势,另外,对于不同的稀疏度,块分割算法的估计精度同样比k均值算法要好。(2)源信号非充分稀疏时,可以利用观测信号的面聚类特点进行混合矩阵估计。本文介绍了三种非充分稀疏时的混合矩阵估计算法,k-plane算法,k维子空间算法和聚类平面势函数算法,并在k-plane算法的基础上,提出了改进的k-plane估计算法。通过仿真实验将改进的k-plane算法与另外三种估计算法进行了比较,验证了改进的k-plane算法在时间复杂度和估计精度方面的优势。
【关键词】：盲源分离 欠定盲分离 混合矩阵估计 充分稀疏 非充分稀疏
【学位授予单位】：西安电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN911.7
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 符号对照表10-11
• 缩略语对照表11-14
• 第一章 绪论14-18
• 1.1 盲源分离问题概述14-15
• 1.1.1 盲源分离介绍14
• 1.1.2 欠定盲分离介绍14-15
• 1.2 盲源分离的研究背景和意义15
• 1.3 混合矩阵估计的研究历史及发展现状15-16
• 1.4 论文研究内容和结构16-18
• 第二章 欠定盲分离混合矩阵估计理论基础18-22
• 2.1 信号稀疏性18
• 2.2 欠定盲分离问题的数学模型18-19
• 2.3 源信号充分稀疏时的混合矩阵估计19-20
• 2.4 源信号非充分稀疏时的混合矩阵估计20-21
• 2.5 混合矩阵估计的评价标准21
• 2.6 本章小结21-22
• 第三章 源信号充分稀疏条件下的混合矩阵估计研究22-40
• 3.1 基于k均值聚类算法的混合矩阵估计22-25
• 3.1.1 基于k均值聚类算法估计混合矩阵原理22-24
• 3.1.2 基于k均值算法估计混合矩阵的具体步骤24-25
• 3.2 基于霍夫变换的混合矩阵估计25-28
• 3.2.1 基于霍夫变换估计混合矩阵的原理25-27
• 3.2.2 基于霍夫变换估计混合矩阵的具体步骤27-28
• 3.3 基于重构观测信号算法的混合矩阵估计28-30
• 3.3.1 重构观测信号算法原理28-30
• 3.3.2 重构观测信号算法估计混合矩阵的具体步骤30
• 3.4 基于块分割算法的混合矩阵估计30-34
• 3.4.1 基于块分割算法估计混合矩阵的原理31-33
• 3.4.2 基于块分割算法估计混合矩阵的具体步骤33-34
• 3.5 仿真分析34-38
• 3.5.1 块分割算法与k均值算法的仿真比较34-36
• 3.5.2 块分割算法与霍夫变换算法和重构观测信号算法的仿真比较36-38
• 3.6 本章小结38-40
• 第四章 源信号非充分稀疏条件下的混合矩阵估计研究40-58
• 4.1 k-plane算法估计混合矩阵40-42
• 4.1.1 基于k-plane算法估计混合矩阵原理40-42
• 4.1.2 基于k-plane算法估计混合矩阵的步骤42
• 4.2 k维子空间混合矩阵估计算法42-46
• 4.2.1 聚类子空间估计43-44
• 4.2.2 混合矩阵估计44-45
• 4.2.3 基于k维子空间法估计混合矩阵的具体步骤45-46
• 4.3 基于聚类平面势函数算法的混合矩阵估计46-51
• 4.3.1 聚类平面估计46-48
• 4.3.2 混合矩阵估计48-49
• 4.3.3 基于聚类平面势函数法估计混合矩阵的具体步骤49-51
• 4.4 改进的k-plane混合矩阵估计算法51-53
• 4.4.1 改进的k-plane算法原理51-52
• 4.4.2 改进的k-plane算法估计混合矩阵的具体步骤52-53
• 4.5 仿真分析53-56
• 4.5.1 k-plane算法与改进的k-plane算法仿真比较53-54
• 4.5.2 改进的k-plane法，k维子空间法和聚类平面势函数法仿真比较54-56
• 4.6 本章小结56-58
• 第五章 结束语58-60
• 5.1 论文工作总结58
• 5.2 展望58-60
• 参考文献60-64
• 致谢64-66
• 作者简介66-67

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本文编号：1075781