欠定卷积盲分离算法及其在音频信号处理中的研究
发布时间：2020-12-19 11:32
盲分离是信号处理中的研究热点,它在无线网络通信、音频信号处理、生物信号处理、脑电信号处理、以及图像处理中得到广泛的应用。因此,吸引了越来越多的科研工作者的注意。近二十年来,盲分离领域得到了快速的发展,取得了一系列的重大突破。但是,仍然存在许多有待解决的关键性问题,其中包括(1)欠定线性混叠模型下的源信号盲分离问题;(2)欠定卷积混叠模型下的混叠矩阵估计问题和源信号盲分离问题;(3)时频域算法中的尺度不确定性和排序歧义性问题:(4)源信号数目估计以及有效信道阶次检测问题。本文主要根据以上几个问题做出以下工作:首先,针对欠定线性混叠模型,我们提出了一种结合张量分解和非负矩阵分解的源信号盲分离算法。该算法先利用张量分解估计混叠矩阵,并利用源信号谱密度模型的非负矩阵分解估计得到源信号谱因子。然后,通过一系列循环迭代来更新模型参数。同时,利用估计的模型参数构造维纳滤波器对源信号的空间图像进行估计。以此得到频域上的源信号。最后,利用短时傅立叶变换的逆运算得到时域上的源信号。其次,针对欠定卷积混叠模型,我们利用张量因式分解模型的代数结构和期望最大化方法,提出了一种新的时频域算法。由于张量因式分解具有...
【文章来源】：广东工业大学广东省
【文章页数】：119 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
图１－１鸡尾酒会问题??Ｆｉｇｕｒｅ．?１－１?Ｃｏｃｋｔａｉｌ?ｐａｒｔｙ?ｐｒｏｂｌｅｍ??
Ｆｉｇｕｒｅ．?１－２?Ｂｌｉｎｄ?ｓｏｕｒｃｅ?ｓｅｐａｒａｔｉｏｎ?ｏｆ?ａｕｄｉｏ?ｓｉｇｎａｌｓ??此外，盲分离技术在图像处理领域也发挥极大的影响［９￣１１］。例如，图像去噪，图像??的修复。如图１－３所示，对一张有噪声的图像（图ｌ－３ａ）进行盲分离技术去噪，恢复??比较清晰的原始图像（图ｌ－３ｂ）。这种对图像修复的盲分离技术在实际生活应用中发??挥重要作用。例如，对于比较久远的历史资料，特别是历史文物的修复起到及其重要??的贡献。其中，文献［１０］提出了一种稀疏的盲分离技术很好的处理图像的分离问题。文??献［１１］提出了一种隐马尔可夫模型。所以，盲分离技术应用于图像处理中可以发挥积极??有效的作用。更深一步的拓展有待挖掘，??眶??（ａ）带噪声图像?（ｂ）恢复的图像??图１－３图像去噪??Ｆｉｇｕｒｅ．?１－３?Ｉｍａｇｅ?ｄｅｎｏｉｓｉｎｇ??２??
?另外，盲分离技术在生物信号领域中发挥着重要的应用价值［１２，１３］。例如，脑电系??统（Ｅｌｅｃｔｒｏｅｎｃｅｐｈａｌｏｇｒａｐｈｙ，?ＥＥＧ），如图１－４所示，通过接收的脑电图信号，利用盲??分离技术检测大脑中的睡眠信号，可以对人体中的大脑信号进行分析研宄，有助于预??防大脑疾病的发生。在临床医学领域起到积极作用。??ｒ．－一——?＂Ｔ?）???＞?）??像??Ｕ?钱极子繪电炫兮練??图１－４脑电图信号混叠??Ｆｉｇｕｒｅ．?１－４?ＥＥＧ?ｓｉｇｎａｌ?ｍｉｘｉｎｇ??当然，盲分离技术的应用背景不仅仅局限以上介绍的应用场景。在其他的领域也??起到极大的影响。例如，机器学习，神经网络，无线网络通信系统中的应用，胎心电??信号之类的医学信号处理中的应用等等。另外，盲分离技术可以用来做检测，特别是??在汽车故障检测方面发挥积极作用，通过接收的发动机震动的信号，利用盲分离技术??进行检测，可以有效地对发动机的故障进行诊断，从而发现问题所在，同时可以节省??一定的劳动力。??综上所述，由于盲分离技术的应用背景广泛，在工程技术中得到了充分的验证。??因此
【参考文献】：
期刊论文
[1]一种新的基于张量表示和分解的多声道音频信号压缩方法(英文)[J]. 王晶,谢湘,匡镜明. 中国通信. 2014(03)
[2]利用高阶统计量进行心肺音信号的盲分离[J]. 郭皓,黄华. 生物医学工程学杂志. 2009(02)
[3]多个源信号混叠的盲分离几何算法[J]. 章晋龙,何昭水,谢胜利,刘海林. 计算机学报. 2005(09)
[4]基于QR分解的盲源分离几何算法[J]. 何昭水,谢胜利,章晋龙. 控制理论与应用. 2005(01)
[5]基于遗传算法的有序盲信号提取[J]. 章晋龙,何昭水,谢胜利. 电子学报. 2004(04)
[6]基于QR分解的最大负熵盲分离算法[J]. 谢胜利,章晋龙. 通信学报. 2004(04)
[7]基于小波域的非平稳卷积混合语音信号的自适应盲分离[J]. 楼红伟,胡光锐. 控制与决策. 2004(01)
[8]盲信号提取的神经网络方法[J]. 傅予力,谢胜利. 武汉大学学报(理学版). 2003(01)
[9]基于旋转变换的最小互信息量盲分离算法[J]. 谢胜利,章晋龙. 电子学报. 2002(05)
[10]多输入多输出盲解卷问题的最大熵解法[J]. 谭丽丽,韦岗. 电子学报. 2000(01)
博士论文
[1]盲信号分离算法分析及其在网络安全技术中的研究[D]. 杨俊杰.广东工业大学 2017
[2]盲信号分离若干关键问题研究[D]. 周郭许.华南理工大学 2010
[3]盲信号分离算法分析与应用研究[D]. 杨祖元.华南理工大学 2009
本文编号：2925828
【文章来源】：广东工业大学广东省
【文章页数】：119 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
图１－１鸡尾酒会问题??Ｆｉｇｕｒｅ．?１－１?Ｃｏｃｋｔａｉｌ?ｐａｒｔｙ?ｐｒｏｂｌｅｍ??
Ｆｉｇｕｒｅ．?１－２?Ｂｌｉｎｄ?ｓｏｕｒｃｅ?ｓｅｐａｒａｔｉｏｎ?ｏｆ?ａｕｄｉｏ?ｓｉｇｎａｌｓ??此外，盲分离技术在图像处理领域也发挥极大的影响［９￣１１］。例如，图像去噪，图像??的修复。如图１－３所示，对一张有噪声的图像（图ｌ－３ａ）进行盲分离技术去噪，恢复??比较清晰的原始图像（图ｌ－３ｂ）。这种对图像修复的盲分离技术在实际生活应用中发??挥重要作用。例如，对于比较久远的历史资料，特别是历史文物的修复起到及其重要??的贡献。其中，文献［１０］提出了一种稀疏的盲分离技术很好的处理图像的分离问题。文??献［１１］提出了一种隐马尔可夫模型。所以，盲分离技术应用于图像处理中可以发挥积极??有效的作用。更深一步的拓展有待挖掘，??眶??（ａ）带噪声图像?（ｂ）恢复的图像??图１－３图像去噪??Ｆｉｇｕｒｅ．?１－３?Ｉｍａｇｅ?ｄｅｎｏｉｓｉｎｇ??２??
?另外，盲分离技术在生物信号领域中发挥着重要的应用价值［１２，１３］。例如，脑电系??统（Ｅｌｅｃｔｒｏｅｎｃｅｐｈａｌｏｇｒａｐｈｙ，?ＥＥＧ），如图１－４所示，通过接收的脑电图信号，利用盲??分离技术检测大脑中的睡眠信号，可以对人体中的大脑信号进行分析研宄，有助于预??防大脑疾病的发生。在临床医学领域起到积极作用。??ｒ．－一——?＂Ｔ?）???＞?）??像??Ｕ?钱极子繪电炫兮練??图１－４脑电图信号混叠??Ｆｉｇｕｒｅ．?１－４?ＥＥＧ?ｓｉｇｎａｌ?ｍｉｘｉｎｇ??当然，盲分离技术的应用背景不仅仅局限以上介绍的应用场景。在其他的领域也??起到极大的影响。例如，机器学习，神经网络，无线网络通信系统中的应用，胎心电??信号之类的医学信号处理中的应用等等。另外，盲分离技术可以用来做检测，特别是??在汽车故障检测方面发挥积极作用，通过接收的发动机震动的信号，利用盲分离技术??进行检测，可以有效地对发动机的故障进行诊断，从而发现问题所在，同时可以节省??一定的劳动力。??综上所述，由于盲分离技术的应用背景广泛，在工程技术中得到了充分的验证。??因此
【参考文献】：
期刊论文
[1]一种新的基于张量表示和分解的多声道音频信号压缩方法(英文)[J]. 王晶,谢湘,匡镜明. 中国通信. 2014(03)
[2]利用高阶统计量进行心肺音信号的盲分离[J]. 郭皓,黄华. 生物医学工程学杂志. 2009(02)
[3]多个源信号混叠的盲分离几何算法[J]. 章晋龙,何昭水,谢胜利,刘海林. 计算机学报. 2005(09)
[4]基于QR分解的盲源分离几何算法[J]. 何昭水,谢胜利,章晋龙. 控制理论与应用. 2005(01)
[5]基于遗传算法的有序盲信号提取[J]. 章晋龙,何昭水,谢胜利. 电子学报. 2004(04)
[6]基于QR分解的最大负熵盲分离算法[J]. 谢胜利,章晋龙. 通信学报. 2004(04)
[7]基于小波域的非平稳卷积混合语音信号的自适应盲分离[J]. 楼红伟,胡光锐. 控制与决策. 2004(01)
[8]盲信号提取的神经网络方法[J]. 傅予力,谢胜利. 武汉大学学报(理学版). 2003(01)
[9]基于旋转变换的最小互信息量盲分离算法[J]. 谢胜利,章晋龙. 电子学报. 2002(05)
[10]多输入多输出盲解卷问题的最大熵解法[J]. 谭丽丽,韦岗. 电子学报. 2000(01)
博士论文
[1]盲信号分离算法分析及其在网络安全技术中的研究[D]. 杨俊杰.广东工业大学 2017
[2]盲信号分离若干关键问题研究[D]. 周郭许.华南理工大学 2010
[3]盲信号分离算法分析与应用研究[D]. 杨祖元.华南理工大学 2009
本文编号：2925828
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