基于四阶累积张量方法的欠定盲源信号分离

发布时间：2018-06-15 21:01

  本文选题：欠定盲源信号分离 + 分层交替最小二乘　； 参考：《电子学报》2014年05期

【摘要】：针对瞬时欠定盲源信号分离问题,提出一种四阶累积张量分解算法.首先构建观察信号四阶累积协方差,依据源信号具有相互独立且均值为零的性质,对累积协方差化简并扩展到张量域,得到四阶累积张量.采用分层交替最小二乘算法对四阶累积张量进行非负库克分解,求得非负库克模型的参数,同时获得非负混合矩阵并求其伪逆,最终估计出源信号.选用真实的语音信号和生物信号进行仿真实验,结果表明该方法提高了源信号和非负混合矩阵的估计性能.
[Abstract]:A fourth-order cumulative Zhang Liang decomposition algorithm is proposed to solve the problem of instantaneous underdetermined blind source signal separation. First, the fourth order cumulative covariance of the observed signal is constructed. According to the property that the source signal is independent and the mean value is zero, the cumulative covariance is simplified and extended to the tensor region, and the fourth order cumulative Zhang Liang is obtained. The fourth order cumulative Zhang Liang is decomposed by using the hierarchical alternating least squares algorithm, and the parameters of the non-negative Cook model are obtained. At the same time, the non-negative mixed matrix is obtained and its pseudo inverse is obtained. Finally, the source signal is estimated. The real speech signal and biological signal are used in the simulation experiment. The results show that the proposed method improves the estimation performance of the source signal and the non-negative mixed matrix.
【作者单位】： 大连理工大学电子信息与电气工程学部;
【基金】：国家自然科学基金(No.61374154,No.61074096) 中央高校基本科研业务费专项(No.DUT13JB08)
【分类号】：TN911.7

【参考文献】

相关期刊论文 前2条

1 付宁;乔立岩;彭喜元;;基于改进K-means聚类和霍夫变换的稀疏源混合矩阵盲估计算法[J];电子学报;2009年S1期

2 陆凤波;黄知涛;彭耿;姜文利;;基于时频分布的欠定混合矩阵盲辨识[J];电子学报;2011年09期

【共引文献】

相关期刊论文 前10条

1 王荣杰;周海峰;詹宜巨;;一种基于人工蜂群优化的有序盲源抽取方法[J];电信科学;2012年05期

2 陆凤波;黄知涛;姜文利;;基于时频域单源区域的延迟欠定混合非平稳信号盲分离[J];电子学报;2011年04期

3 陆凤波;黄知涛;彭耿;姜文利;;基于时频分布的欠定混合矩阵盲辨识[J];电子学报;2011年09期

4 董天宝;杨景曙;;基于孤立点检测的欠定混合矩阵盲辨识[J];电子学报;2012年12期

5 马捷;黄高明;左炜;高俊;;一种鲁棒的病态混叠信号欠定盲源分离算法[J];电子与信息学报;2013年10期

6 徐旭;郭崇慧;;基于相似性函数的稀疏成分分析混合矩阵估计方法[J];工程数学学报;2013年05期

7 蒋夕平;吴凤凰;蒋昱;修连存;;基于FastICA算法的高光谱矿物丰度反演[J];吉林大学学报(地球科学版);2013年05期

8 张云娇;雷斌;朱婷婷;;针对电磁干扰的滤波技术[J];电声技术;2013年12期

9 孙通;许文丽;胡田;刘木华;;基于UVE-ICA和支持向量机的南丰蜜桔可溶性固形物可见-近红外检测[J];光谱学与光谱分析;2013年12期

10 李春蔚;;一种改进的独立成分分析算法的计算机仿真研究[J];电脑知识与技术;2013年32期

相关会议论文 前4条

1 陶襄樊;陈美霞;;基于l_1范数稀疏解的水下双层圆柱壳振动声辐射评估[A];第十四届船舶水下噪声学术讨论会论文集[C];2013年

2 Biao Fang;Gaoming Huang;Jun Gao;;Underdetermined Blind Source Separation for LFM Radar Signal Based on Compressive Sensing[A];第25届中国控制与决策会议论文集[C];2013年

3 Jun Ma;Jiande Wu;Xiaodong Wang;Yugang Fan;;The Mixed Fault Detection Method for Rolling Bearings Based on ICA-Teager[A];第26届中国控制与决策会议论文集[C];2014年

4 张晓玲;邓晓刚;;基于CUS-MICA的间歇过程故障诊断[A];产业竞争力与创新驱动——2014年山东省科协学术年会论文集[C];2014年

相关博士学位论文 前10条

1 高雅田;基于MAS的数据挖掘模型自动选择方法研究[D];东北石油大学;2011年

2 王权海;子空间分析方法在地震勘探等信号处理中的初步应用研究[D];成都理工大学;2013年

3 胡飞;列车轴承故障轨边声学检测系统关键技术研究[D];中国科学技术大学;2013年

4 王法松;盲源分离的扩展模型与算法研究[D];西安电子科技大学;2013年

5 邹健;分块稀疏表示的理论及算法研究[D];华南理工大学;2012年

6 周晓峰;机械振动源的分离和识别方法研究[D];浙江大学;2012年

7 高峰;欠定松弛稀疏信号的盲分离研究[D];华南理工大学;2012年

8 王大伟;KIBRA基因多态性与默认网络、执行控制网络相关性的多模态MRI研究[D];天津医科大学;2013年

9 石庆研;民航地空通信盲自适应干扰抑制技术研究[D];西安电子科技大学;2012年

10 万建武;代价敏感降维及其人脸识别应用研究[D];南京师范大学;2013年

相关硕士学位论文 前10条

1 洪亮亮;基于遗传算法和粗糙集的聚类算法研究[D];长沙理工大学;2011年

2 姚丽娟;基于粒子群和粗糙集的聚类算法研究[D];长沙理工大学;2012年

3 宫汝江;基于混合聚类和网格密度的欠定盲分离混合矩阵估计[D];哈尔滨工程大学;2012年

4 王放;稀疏分量分析的欠定盲分离算法研究[D];湖南大学;2012年

5 郑雪娇;广义高斯分布在乐音盲分离中的应用研究[D];山东大学;2013年

6 吴孔海;大鼠初级视皮层局部场电位相位同步信息编码研究[D];郑州大学;2013年

7 刘云鑫;盲源信号分离原理与应用研究[D];东北石油大学;2013年

8 刘少华;基于独立分量分析的语音信号分离及在数据采集卡上的实现[D];广西师范大学;2013年

9 周茜;基于多任务学习的人脸识别方法[D];西北大学;2013年

10 毕瑷麒;基于四阶统计量的卷积混合盲源分离算法研究[D];长春工业大学;2013年

【二级参考文献】

相关期刊论文 前3条

1 肖明;谢胜利;傅予力;;基于频域单源区间的具有延迟的欠定盲分离[J];电子学报;2007年12期

2 付宁;乔立岩;彭喜元;;基于改进K-means聚类和霍夫变换的稀疏源混合矩阵盲估计算法[J];电子学报;2009年S1期

3 梁彦,金术玲,潘泉,程咏梅;基于投票样本方差的Hough变换权值积累方法[J];控制工程;2005年S2期

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 李舜酩,杨涛;盲源信号分离及其发展[J];传感器技术;2005年04期

2 韩峰;麻硕士;崔红梅;樊昕;梁立涛;;基于偏时域相干算法的信号分离[J];弹箭与制导学报;2008年02期

3 何继爱;王维芳;李力舟;;盲源信号分离方法研究[J];无线通信技术;2009年04期

4 李丽;信号分离的优化分析[J];火控雷达技术;1999年02期

5 张敏;于海燕;武克斌;;语音信号识别基于盲源信号分离的实现[J];现代电子技术;2011年11期

6 李晓欢;叶进;;基于循环相关的信号分离方法的研究与实现[J];火力与指挥控制;2013年03期

7 姚伏天,金连甫,戴光;基于核独立成分分析的盲源信号分离[J];计算机工程与应用;2004年06期

8 傅予力;谢胜利;何昭水;;稀疏盲源信号分离的新算法[J];计算机工程与应用;2007年09期

9 吴新杰;崔春阳;;基于粒子群算法的盲源信号分离[J];辽宁大学学报(自然科学版);2009年02期

10 易叶青;林亚平;林牧;李小龙;王雷;;基于遗传算法的盲源信号分离[J];计算机研究与发展;2006年02期

相关会议论文 前8条

1 姜可宇;蔡志明;;基于几何结构的非线性动力学信号分离方法[A];2004年全国水声学学术会议论文集[C];2004年

2 王潇;尹忠科;王建英;杨郑;;应用基追踪的信号分离的算法[A];2008年中国西部青年通信学术会议论文集[C];2008年

3 卫哲;黄建国;张群飞;;一种水下多目标信号分离新技术[A];中国声学学会水声学分会2011年全国水声学学术会议论文集[C];2011年

4 惠月娇;黄建国;张群飞;;基于特征空间投影的水下多目标信号分离新方法[A];第六届全国信号和智能信息处理与应用学术会议论文集[C];2012年

5 李晓欢;陈倩;;基于信号循环平稳特性的信号分离技术研究[A];全国第二届信号处理与应用学术会议专刊[C];2008年

6 任保全;胡洪坡;刘伟;;基于独立分量分析的卫星混合信号分离[A];2008通信理论与技术新进展——第十三届全国青年通信学术会议论文集（上）[C];2008年

7 魏梅英;唱亮;冀维林;骆超;;基于MAP的共信道FM信号分离方法在无线电监测工作中的应用[A];2011全国无线及移动通信学术大会论文集[C];2011年

8 黎茂文;胡世飞;;开环搜索LINC中两路增益和相位平衡点[A];2009年中国高校通信类院系学术研讨会论文集[C];2009年

相关博士学位论文 前4条

1 梅铁民;盲源信号分离时域与频域算法研究[D];大连理工大学;2006年

2 邵朝;稳健的超分辨算法研究——基于信号分离理论的算法研究[D];西安电子科技大学;1997年

3 刘凯;粒子滤波在单通道信号分离中的应用研究[D];中国科学技术大学;2007年

4 李坡;雷达目标微动信号分离与参数估计方法研究[D];南京理工大学;2012年

相关硕士学位论文 前10条

1 刘焱;宽带接收中的信号分离技术研究[D];电子科技大学;2006年

2 易叶青;基于进化算法的盲源信号分离[D];湖南大学;2005年

3 李素平;混合乐音信号分离方法研究[D];山东大学;2010年

4 刘云鑫;盲源信号分离原理与应用研究[D];东北石油大学;2013年

5 郭长勇;基于粒子滤波的多分量调频定距侦察信号分离与参数提取[D];南京理工大学;2012年

6 卢慧英;分数阶傅里叶变换在信号分离及参数估计中的应用[D];苏州大学;2012年

7 钱文菊;雷达通信一体化系统的信号分离技术研究[D];西安电子科技大学;2013年

8 郭琳;盲源信号分离中的核独立成分分析算法研究[D];兰州交通大学;2013年

9 李晓欢;基于信号循环平稳特性的信号分离技术研究与实现[D];桂林电子科技大学;2009年

10 刘秀芳;双转子航空发动机振动信号分离技术研究[D];沈阳航空工业学院;2009年

，

本文编号：2023634