基于经验模态分解的单通道盲源分离算法

发布时间：2018-05-13 11:35

  本文选题：单通道盲源分离 + 独立分量分析　； 参考：《计算机应用研究》2017年10期

【摘要】：为了提高单通道盲源分离性能,首先由单路信号利用经验模态分解得到一系列本征模函数分量组合成多路信号;其次针对存在模态混叠的本征模函数分量,提出利用信号周期性构造其多路信号,并利用独立分量分析消除模态混叠的有效方法;然后利用互相关性消除上述步骤所得到的多路信号中的虚假分量,并将剩余的分量信号与观测信号构成新的多路信号;最后利用Fast-ICA(fast-independent component analysis)算法分离得到源信号。仿真实验表明该算法能够有效分离源信号,分离性能优于目前已有的基于经验模态分解的单通道盲源分离算法。
[Abstract]:In order to improve the performance of single channel blind source separation, a series of Eigenmode function components are obtained by empirical mode decomposition, and then the eigenmode function components with mode aliasing are analyzed. This paper proposes an effective method to construct multichannel signals periodically and eliminate modal aliasing by independent component analysis (ICA), and then eliminate the false components of the multichannel signals obtained by the above steps by using mutual correlation. The residual component signal and the observed signal are used to form a new multichannel signal. Finally, the source signal is separated by Fast-ICA(fast-independent component analysis algorithm. The simulation results show that the proposed algorithm can effectively separate the source signal and the separation performance is better than the existing single channel blind source separation algorithm based on empirical mode decomposition (EMD).
【作者单位】： 杭州电子科技大学通信工程学院;
【分类号】：TN911.7

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本文编号：1882981