仿生计算在信号盲源分离技术中的应用研究

发布时间：2017-04-06 06:18

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【摘要】：盲源分离技术是指在各个信号源和传输信道特性完全或者部分未知的情况下,仅利用多路传感器或者天线阵列的观测信号实现对源信号的分离和提取的信号处理过程。近几十年来,盲源分离技术已经成为信号处理等领域的重要研究方向之一,并且就盲源分离的理论和应用研究已取得了许多重大成果。目前,盲源分离技术已被广泛应用于语音信号识别和提取、生物信号处理、图像处理与识别和机器故障诊断等多个领域。本文先就盲源分离技术的研究背景和研究意义做了初步阐述,然后简要介绍了国内外盲源分离的研究概况和主要研究方向；对瞬时线性混合模型进行了详细的研究,讨论了盲源分离问题的一些基础理论,包括盲源分离的约束条件,信号数据中心化和白化等预处理技术。盲源分离常用的目标函数(极大似然估计和最大负熵等)和优化算法(基于自适应的优化算法和快速独立分量分析算法等)。对无线语音传输系统的干扰抑制问题,给出了改进滑动窗口ICA盲源分离算法。在语音信号盲源分离的问题中,引入仿生智能算法代替传统优化方式。介绍了几种常用的仿生智能算法,如遗传算法(GA),粒子群算法(PSO),菌群算法(BFO)以及其改进算法,并将他们应用到语音混合信号的盲源分离中。本文就无线语音信号传输信道的短时平稳性问题,给出了基于滑动ICA的改进算法,一定程度上简化了传统算法,降低了运算量。针对仿生智能算法在寻优前期需要较强的全局搜索能力以尽快达到最优解所在区域,和后期局部寻优中对局部搜索能力提高搜索精度的需求,本文将迭代代数的影响引入到一般自适应粒子群算法(APSO)中,满足了算法前后对权重的不同需求。研究了量子粒子群算法(QPSO)和自适应菌群算法(ABFO),通过仿真实验验证,证明了该算法在时变系统和时不变系统的信号盲源分离中均具有较快的收敛速度和精度。
【关键词】：盲源分离 仿生智能算法 无线信号干扰抑制 语音信号盲源分离 滑动窗口ICA
【学位授予单位】：上海应用技术学院
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN911.7
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 绪论9-19
• 1.1 盲源分离的背景9-12
• 1.2 盲源分离模型12-15
• 1.3 盲源分离问题的意义15-16
• 1.4 盲源分离发展概况16-17
• 1.5 本文主要工作和组织结构17-19
• 第2章 盲源分离算法的理论基础和主要算法19-29
• 2.1 盲源分离瞬时线性混合模型19-22
• 2.2 盲源分离的目标函数22-25
• 2.2.1 极大似然估计22-23
• 2.2.2 基于峭度估计23
• 2.2.3 最大负熵23-24
• 2.2.4 极小互信息24-25
• 2.3 盲源分离的优化算法25-26
• 2.3.1 基于自适应的优化算法25-26
• 2.3.2 基于快速独立分量分析算法26
• 2.4 盲源分离的评价标准26-27
• 2.4.1 基于混合-分离矩阵的评价准则26-27
• 2.4.2 基于信号波形的评价准则27
• 2.5 本章小结27-29
• 第3章 改进盲源分离算法在语音信号干扰抑制中的应用29-37
• 3.1 扩展Infomax算法29-30
• 3.2 基于滑动窗口的Infomax算法30-31
• 3.3 基于数据块更新的滑动窗口ICA算法31-32
• 3.4 基于数据块更新的滑动窗口ICA算法在无线通信干扰抑制中的应用32-33
• 3.5 实验仿真33-36
• 3.6 本章小结36-37
• 第4章 仿生智能算法及其改进算法在信号盲源分离中应用37-62
• 4.1 粒子群算法(PSO)37-44
• 4.1.1 基本PSO算法37-38
• 4.1.2 改进自适应粒子群算法(CAPSO)38-40
• 4.1.3 改进QPSO粒子群算法(CQPSO)40-44
• 4.2 遗传算法(GA)44-48
• 4.2.1 基本遗传算法44-47
• 4.2.2 自适应遗传算法(AGA)47-48
• 4.3 菌群算法(BFO)48-54
• 4.3.1 基本菌群算法48-51
• 4.3.2 改进自适应步长菌群算法(MABFO)51-54
• 4.4 仿生算法在语音信号盲源分离中的应用54-61
• 4.4.1 仿生计算在时不变系统中的信号盲源分离55-58
• 4.4.2 仿生计算在时变系统中的信号盲源分离58-61
• 4.5 本章小结61-62
• 第5章 总结与展望62-63
• 致谢63-64
• 参考文献64-68
• 攻读学位期间发表的论文、参加的科研项目和获奖情况68

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 马俊岭;杨保平;尚萌;肖野;;基于ICA的无线电通信干扰抑制[J];电光与控制;2012年10期

2 权友波;王甲峰;岳e

本文编号：288412