多集合信号联合盲分离方法研究

发布时间：2017-04-02 19:09

  本文关键词：多集合信号联合盲分离方法研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：联合盲分离技术是现代信号处理领域的新兴研究课题之一,特别在处理多集合信号时,相对于传统的盲源分离算法,可以利用更多的相关信息,因此能够获得更好的分离性能,具有广阔的应用前景。广义联合对角化是近些年来解决联合盲分离问题的一种新方法。利用多集合数据固有的统计特性,比如组间相关性与组内独立性,构造特定的具有可广义联合对角化结构的目标矩阵,并对此矩阵进行代数拟合,辨识信号的混合机理,最终恢复出潜在的源信号。目前相关文献中在广义联合对角化方面缺乏系统和全面的研究,而现有的算法中也存在各种不足,比如正交限制、噪声鲁棒性弱和收敛过慢等问题。本文主要研究针对多集合信号的联合盲分离方法——广义联合对角化。提出了几种性能良好的正交和非正交的广义联合对角化算法,并成功应用到实际的联合盲分离问题中,具体成果如下：●提出了一种针对两个数据集的非正交的联合对角化算法,该算法基于LU分解和连续旋转策略。仿真实验表明,与其它算法相比,该算法具有快速的收敛性能以及分离精度。●提出了一种针对两个以上数据集的广义非正交联合对角化算法,该算法基于LU分解和连续旋转。仿真实验表明,该算法在收敛速度、噪声鲁棒性以及解乱序方面具有良好的性能。在此基础上,针对上述两种算法在信号维度过大带来运行时间过慢的问题,提出了两种快速并行计算方法,并且通过仿真证明并行策略在一定程度上会大大减少算法运行时间,同时保持了分离精度。●提出了一种基于Givens旋转的广义正交联合对角化算法,通过矩阵分解,将多参数优化问题分解为一系列简单的特征值分解问题。通过仿真实验证明分析了该算法强有力的收敛优势以及分离精度。●研究了广义联合对角化算法在实际数据中的两个应用(胎儿心电信号分离和频域语音分离)。仿真实验结果表明,本文提出的算法与其它联合对角化和广义联合对角化算法相比,提取出了更多的胎儿心电信号,并且对于语音的分离精度更高。
【关键词】：联合盲源分离 广义联合对角化 ECG 频域语音分离
【学位授予单位】：大连理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN911.7
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-7
• 目录7-9
• 1 绪论9-14
• 1.1 研究背景与意义9-10
• 1.2 研究历史与现状10-13
• 1.3 本文主要工作及内容安排13-14
• 2 数学模型14-19
• 2.1 多数据集信号模型14-15
• 2.2 盲源分离的联合对角化模型15-16
• 2.3 联合盲分离的广义联合对角化模型16-17
• 2.4 模型对比与讨论17-18
• 2.5 本章小结18-19
• 3 基于LU分解和连续旋转的复值非正交联合对角化19-40
• 3.1 一种针对两个数据集的非正交联合对角化算法19-23
• 3.2 一种针对多数据集的广义非正交联合对角化算法23-25
• 3.3 两种并行快速算法25-28
• 3.4 仿真实验28-38
• 3.4.1 TNJD算法仿真实验29-33
• 3.4.2 GNJD算法仿真实验33-37
• 3.4.3 并行快速算法仿真实验37-38
• 3.5 本章小结38-40
• 4 基于连续旋转的广义正交联合对角化40-48
• 4.1 算法原理40-44
• 4.2 仿真实验44-47
• 4.3 本章小结47-48
• 5 多数据集广义联合对角化算法的实际应用48-57
• 5.1 胎儿心电信号分离48-50
• 5.2 语音分离50-56
• 5.3 本章小结56-57
• 6 总结与展望57-59
• 参考文献59-62
• 攻读硕士学位期间发表学术论文情况62-63
• 致谢63-64

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 王惠刚,梁红,李志舜;任意信号源的盲分离[J];信号处理;2002年02期

2 贾鹏,丛丰裕,史习智;杂系混合信号的盲分离[J];上海交通大学学报;2004年02期

3 周俊临;傅彦;吴跃;;基于自适应学习率独立分量分析的图像盲分离[J];计算机工程与应用;2007年05期

4 张瑜;房少娟;李雪萍;;低角雷达多径误差抑制的盲分离方法[J];电光与控制;2011年10期

5 栾海妍;江桦;吴楚;刘小宝;;基于因子图的同频数字混合信号单通道盲分离[J];电路与系统学报;2012年04期

6 方勇;王超;;单频点频域卷积混合盲分离技术[J];上海大学学报(自然科学版);2007年04期

7 单志超;林春生;涂方明;董华玉;;平稳白噪声背景中信号波形的盲分离与恢复[J];探测与控制学报;2008年02期

8 黄高明;高俊;;基于盲分离的非合作信号定位技术[J];海军工程大学学报;2009年04期

9 王洪;刘昌忠;汪学刚;吴宏刚;;多点定位混叠信号的盲分离[J];电讯技术;2009年12期

10 廖灿辉;万坚;周世东;;两同频调制信号混合单通道盲分离的性能界[J];清华大学学报(自然科学版);2010年10期

中国重要会议论文全文数据库 前10条

1 王惠刚;梁红;李志舜;;盲分离的模糊性[A];第十一届全国信号处理学术年会（CCSP-2003）论文集[C];2003年

2 姜华;秦志峰;钱进;;一种频域盲分离技术及其性能分析[A];中国声学学会2002年全国声学学术会议论文集[C];2002年

3 刘坚;陆佶人;;一种基于遗传算法的盲分离方法[A];中国声学学会2003年青年学术会议[CYCA'03]论文集[C];2003年

4 綦敦浩;章新华;范文涛;;水声信号盲分离排序算法[A];2011'中国西部声学学术交流会论文集[C];2011年

5 姚毅;贾金玲;姚娅川;;盲分离技术在识别生物信号中的应用[A];第二届全国信息获取与处理学术会议论文集[C];2004年

6 夏斌;;基于独立剩余量的图像盲分离[A];2007第三届中国智能交通年会论文集[C];2007年

7 钟伯成;;信息极大ICA算法的动态盲分离研究[A];2008通信理论与技术新发展——第十三届全国青年通信学术会议论文集（下）[C];2008年

8 王燕妮;马铁华;;盲分离技术在智能化引信中的应用研究[A];第三届全国信息获取与处理学术会议论文集[C];2005年

9 刘娜;郭建中;;Infomax算法对调幅信号盲分离效果的分析[A];第二届西安-上海两地声学学术会议论文集[C];2011年

10 蔡秋芳;李国辉;杨海滨;;基于时频非交叠性的语音盲分离[A];第六届和谐人机环境联合学术会议（HHME2010)、第19届全国多媒体学术会议（NCMT2010）、第6届全国人机交互学术会议（CHCI2010）、第5届全国普适计算学术会议（PCC2010）论文集[C];2010年

中国重要报纸全文数据库 前1条

1 本报记者 滕继濮;盲分离：不想要的信号“非诚勿扰”[N];科技日报;2010年

中国博士学位论文全文数据库 前10条

1 蔡坤;胎儿心电信号的盲分离研究[D];华南理工大学;2011年

2 张安清;盲分离技术及其在水声信号中的应用研究[D];大连理工大学;2006年

3 丛丰裕;面向目标感知的盲信号处理算法研究[D];上海交通大学;2007年

4 杨祖元;盲信号分离算法分析与应用研究[D];华南理工大学;2009年

5 周勃;基于盲分离的空调机组故障振声诊断研究[D];沈阳工业大学;2008年

6 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

7 赵宇峰;单通道时频混叠通信信号盲分离研究[D];中国科学技术大学;2015年

8 黄青华;基于源信号模型的盲分离技术研究及应用[D];上海交通大学;2007年

9 王翔;通信信号盲分离方法研究[D];国防科学技术大学;2013年

10 张袁元;车辆多相关振动噪声源及其路径识别方法研究[D];南京航空航天大学;2013年

  本文关键词：多集合信号联合盲分离方法研究，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：283004