欠定盲源分离混合矩阵估计算法的研究

发布时间：2023-05-13 06:11

　　作为一项强大的信号处理技术,盲源分离已经成为国际上的一个研究热点,并在通信对抗、语音信号处理、生物医学等应用领域得到了广泛关注。在现实的通信环境中,由于环境和成本的限制,有时无法布置大量的接收传感器,从而无法达到超定或正定盲源分离模型的要求。欠定盲源分离是盲源分离模型中的一种病态混叠情况,与传统的超定或正定盲源分离相比,欠定盲源分离模型更符合现实的应用需求,具有重要的研究价值,解决起来也更加具有挑战性。针对欠定盲源分离问题的研究,目前主要根据稀疏分量分析(SCA,Sparse Component Analysis)的思想,采用“二步法”进行求解,即第一步先根据观测信号估计出混合矩阵,第二步再利用估计出的混合矩阵从观测信号中分离出各个源信号。因此,在欠定盲源分离中,混合矩阵的准确估计是实现源信号恢复的前提。针对欠定盲源分离中不同的混合模型,本文分别研究了线性瞬时混合模型和线性延时混合模型下的混合矩阵估计方法。具体研究内容和成果概括如下:(1)在线性瞬时混合模型下,当源信号充分稀疏时,提出了基于相似度检测的混合矩阵估计方法和基于靶心检索的混合矩阵估计方法。基于相似度检测的方法主要包括预处理...

【文章页数】：83 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
符号对照表
缩略语对照表
第一章 绪论
    1.1 盲分离基本理论
    1.2 欠定盲源分离技术研究背景
    1.3 欠定盲源分离技术研究现状
    1.4 论文主要研究内容及章节安排
第二章 欠定盲源分离混合矩阵估计理论
    2.1 欠定盲源分离数学模型
    2.2 源信号稀疏性分析
    2.3 混合矩阵的估计原理
    2.4 本章小结
第三章 源信号充分稀疏时的混合矩阵估计方法
    3.1 基于概率密度分布的混合矩阵估计方法
        3.1.1 方法的基本原理
        3.1.2 方法实现的具体步骤
    3.2 基于模糊C均值聚类的混合矩阵估计方法
        3.2.1 模糊C均值聚类的基本原理
        3.2.2 方法实现的具体步骤
    3.3 基于相似度检测的混合矩阵估计方法
        3.3.1 相似度检测的基本原理
        3.3.2 方法实现的具体步骤
    3.4 基于靶心检索的混合矩阵估计方法
        3.4.1 靶心检索的基本原理
        3.4.2 方法实现的具体步骤
    3.5 实验仿真
    3.6 本章小结
第四章 源信号非充分稀疏时的混合矩阵估计方法
    4.1 基于子空间聚类的混合矩阵估计方法
        4.1.1 子空间聚类的基本原理
        4.1.2 方法实现的具体步骤
    4.2 基于单源时频点的混合矩阵估计方法
        4.2.1 单源时频点检测基本原理
        4.2.2 方法实现的具体步骤
    4.3 基于分段ICA的混合矩阵估计方法
        4.3.1 分段ICA方法的基本原理
        4.3.2 方法实现的具体步骤
    4.4 基于GDE与ICA的混合矩阵估计方法
        4.4.1 基于盖尔圆准则的源数目估计
        4.4.2 基于GDE和ICA的混合矩阵估计
        4.4.3 方法实现的具体步骤
    4.5 实验仿真
    4.6 本章小结
第五章 线性延时混合模型下的混合矩阵估计方法
    5.1 基于二元时频掩模的混合矩阵估计方法
        5.1.1 二元时频掩模的基本思想
        5.1.2 方法实现的具体步骤
    5.2 基于时延聚类的混合矩阵估计方法
        5.2.1 基于时延聚类的基本思想
        5.2.2 方法实现的具体步骤
    5.3 实验仿真
    5.4 本章小结
第六章 总结与展望
    6.1 总结
    6.2 展望
参考文献
致谢
作者简介



本文编号：3815468