盲源分离频域算法研究

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1、分类号：UDC：TN911．7621．39工学硕士学位论文密级：编号：2011180盲源分离频域算法研究硕士研究生：臧传霞指导教师：梅铁民教授学科、专业：信号与信息处理沈阳理工大学2013年12月分类号：TN911．7UDC：621．39工学硕士学位论文密级：编号：2011180UllIIIllllIIIIIIIIIIIIY2554074盲源分离频域算法研究硕士研究生：指导教师：学位级别：学科、专业：所在单位：论文提交日期：论文答辩日期：学位授予单位：臧传霞梅铁民教授工学硕士信号与信息处理沈阳理工大学2013年12月2014年3月．沈阳理工大学ClassificationIndex：

2、TN911．7U．D．C：621．39AThesisfortheMasterDegreeofEngineeringAlgorithmsofBlindSourcesSeparationinFrequencyDomainCandidate：ZangChuanxiaSupervisor：Prof．MeiTieminAcademicDegreeAppliedfor：MasterofEngineeringSpeciality：SignalandInformationProcessingDateofSubmission：December,2013DateofExamination：March，2

3、014University：ShenyangLigongUniversity沈阳理工大学硕士学位论文原创性声明本人郑重声明：本论文的所有工作，是在导师的指导下，由作者本人独立完成的。有关观点、方法、数据和文献的引用已在文中指出，并与参考文献相对应。除文中已注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经公开发表的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均己在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。作者(签字)：窳键昆日期：伽f≯年3月7y日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解沈阳理工大学有关保留、使用学位论文的规定，即：沈阳理工大学有权保留并

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5、算法中存在的问题，提出一种频域盲分离算法。此外，对fastICA算法的稳定性问题进行了深入研究，并给出仿真结果。根据信号的不同混合方式，瞬时混合和卷积混合是盲源分离的主要解决问题。根据不同混合方式的实现过程，得出瞬时混合模型是卷积混合模型的一个特例，因此可以将瞬时混合信号盲分离算法进一步推广到卷积混合信号盲分离，这种推广既可在时域中实现也可在频域中实现。对于高阶混合过程，时域推广存在运算量较大的缺点，同时针对算法在频域推广存在的综合难的问题，如输出顺序不确定性，有人进一步提出频域积分目标函数盲分离算法。论文的研究工作主要包括如下几个方面：(1)时域LMS盲分离算法的频域块实现在介绍时

6、域LMS自适应算法的基础上，给出基于去相关的DLMS盲分离算法。为克服时域DLMS算法运算是按点进行运算，计算量非常大，运算速率慢的缺点，利用串．并转换，以块为运算单位，得到时域DLMS块算法，并推导DLMS块算法的频域实现，得到DBLMS盲分离算法，并进行性能仿真。(2)基于帕斯维尔定理的卷积混合信号盲分离算法为克服频域上瞬时混合信号盲分离算法向卷积混合盲分离算法推广出现的问题，如输出信号顺序的不确定性，介绍基于功率谱密度矩阵联合对角化和基于信息论的卷积混合盲分离算法，通过分析可知两算法均是频域积分算法。并进一步证明简化模型下，去相关等价于输出均方值最小化，给出基于帕斯维尔定理的频

7、域积分盲分离算法，即DFLMS盲分离算法，仿真验证算法性能。(3)fastICA稳定性分析大量仿真实验及理论分析显示，fastlCA在算法具有良好分离性能的同时，比沈阳理工大学硕士学位论文一般的ICA算法有很多优点，同时也出现混合信号不能正确分离的情况。对基于四阶累积量的fastICA的稳定性进行理论分析，理论分析显示fastICA算法存在局部分离点，仿真验证理论分析的正确性。关键词：盲源分离；独立分量分析：目标函数：最小均方沈阳理工大学硕士学位论文Abs