欠定盲源分离混合矩阵估计及源信号恢复算法

发布时间：2021-07-19 19:21

　　盲源分离自提出以来一直备受信号领域的研究学者关注,成为解决源信号未知、传输信道未知情况下信号处理的首要选择,并广泛应用于语音识别、医学信号分析、无线通信、故障检测等多个领域。其中欠定盲源分离由于更符合实际工程要求,在应用方面具有更大的空间,所以具有更为重要的研究意义。当前解决欠定盲源分离问题主要利用稀疏分量分析理论经典的“两步法”,即首先对未知的混合矩阵进行估计,然后在混合矩阵已知的情况下完成源信号的恢复。这类算法需要利用信号的稀疏特性,当信号不满足充分稀疏条件时,算法性能将大幅下降。本文在总结当前国内外研究算法的基础上,针对源信号稀疏性较差的情况,研究了欠定盲源分离的混合矩阵估计和源信号恢复算法。本文主要工作内容如下:首先,介绍欠定盲源分离和稀疏分量分析理论的系统模型和基础知识。对几种当前比较主流的混合矩阵估计算法和源信号恢复算法进行阐述,并在此基础上给出衡量这两种算法性能的评价标准。其次,针对源信号稀疏性较差的情况,首先介绍一种基于归一化观测信号时频点的实部和虚部向量距离的单源点检测算法,提高检测后信号的稀疏性。在此基础上,研究了一种鲁棒的基于相似性度量的混合矩阵估计改进算法（Mo... 

【文章来源】：哈尔滨工程大学黑龙江省 211工程院校

【文章页数】：73 页

【学位级别】：硕士

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本文研究内容框架图

哈尔滨工程大从式(3-18)中可以看出，式中有两个未十分重要，因为不恰当的参数选择可能导举例说明，图 3.2 和图 3.3 分别为2σ 和 γ D 中的所有点作为 z 的初始值。在图 3.2 中γ = 10。由图可以看出，图 3.2 的参数取值点的个数与源信号的个数相同，而图 3.3 中

算法受噪声的影响较大。在观测数据中存在大量源点检测之后，仍然有大量的噪声点存在。MSC较低时，势函数容易形成伪峰值，使源信号数量过程中，由于噪声的影响，容易使最终的聚类中较大的误差。 算法的计算过于复杂，计算量大。在势函数参数算，造成时间和资源上的浪费。 算法中的1ε 门限值的选择具有很大的难度。如果值点对后续的聚类效果产生影响。但是如果门限频域混叠程度较高的时候，又会误将数值较小的源时频域混叠程度较高的源信号混合成 2 路观测信时，只能保留下两个极大值点，使得估计出的源

【参考文献】：
期刊论文
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[5]改进的自然梯度盲源分离算法在非平稳环境中的应用[J]. 刘婷,张锦,李灯熬.  电子器件. 2016(03)
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博士论文
[1]通信信号盲分离方法研究[D]. 王翔.国防科学技术大学 2013
[2]盲源分离的时频域算法研究[D]. 郭靖.重庆大学 2012
[3]复杂电磁环境下的欠定盲源分离技术研究[D]. 陆凤波.国防科学技术大学 2011

硕士论文
[1]基于非负矩阵分解的盲源分离算法研究[D]. 张井伟.燕山大学 2016
[2]欠定盲源分离混合矩阵估计及源信号恢复方法研究[D]. 张文霞.燕山大学 2016
[3]基于稀疏性增强的欠定盲源分离算法研究[D]. 张红丽.燕山大学 2016
[4]欠定盲分离混合矩阵估计算法研究[D]. 熊超.西安电子科技大学 2015
[5]欠定盲源分离混合矩阵估计方法研究[D]. 李玉霞.燕山大学 2015
[6]欠定盲源分离混合矩阵估计算法的研究[D]. 李爱丽.西安电子科技大学 2014
[7]稀疏分量分析的欠定盲分离算法研究[D]. 王放.湖南大学 2012
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本文编号：3291277