【摘 要】
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盲源分离是一个非常广泛的议题,在许多实际系统中有着应用。 盲源分离是信号处理技术中用于阵列信号处理与分析的一种新兴技术,在未知源信号任何先验信息的条件下,利用源
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盲源分离是一个非常广泛的议题,在许多实际系统中有着应用。 盲源分离是信号处理技术中用于阵列信号处理与分析的一种新兴技术,在未知源信号任何先验信息的条件下,利用源信号的统计独立性的假设,实现从观测到的混叠信号中恢复出源信号。 现在盲源分离的线性混叠模型主要有两种,一种是瞬时混叠模型,它是一个理想化的模型,没有考虑信号在传播过程中的时间延迟问题:另一种是卷积混叠模型。 盲源分离的实现包含两个主要方面,即分离准则和优化算法。盲源分离的准则主要从信息论的角度出发,包括信息最大化方法、最小互信息方法和最大似然概率准则等等,这些准则在一定条件下是等价的。优化算法主要采用梯度下降法。 瞬时混叠模型的算法都能很好地实现信号的分离,然而在卷积混叠的情况下,现有的算法效果都不理想。 本篇论文主要讨论了盲源分离的基本理论和各种算法,首先从盲源分离的理论基础中心极限定理和独立性的概念出发,阐述了各种分离准则:然后对瞬时混叠模型下的算法进行了介绍;最后对卷积混叠模型下信息最大化算法进行了推导,总结现有的卷积模型下算法的缺点,提出了一个频率域的去相关算法,并采用语音信号进行实验,证明了算法的有效性。
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