盲信号处理与分离技术研究

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3、进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知方，除了文中特别加标注和致谢的地外，论文中不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果，也不包含与为我获得电子料技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。。作者签名：巧干衣论曰期：；冷年／月曰本学位论文文使用授权作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可将学位论文的全

4、部或部分内容编入有关数据库进行检索，可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后应遵守此规定）作者签名：减ｆ豕导师签名：目期：又。年月２曰片［分类号密级注1UDC学位论文盲信号处理与分离技术研究（题名和副题名）冯平兴（作者姓名）指导教师魏平教授电子科技大学成都（姓名、职称、单位名称）信息获取与探测技术申请专业学位级别博士专业名称论文提交日期2016.03论文答辩日期2016.06学位授予单位和日期电子科技大学2016年6月答辩委员会主席评阅人注1：注明《国际十进分类法UDC》

5、的类号。ResearchonBlindSignalProcessingandseparationMajor:InformationAcquisitionAndDetectionTechnologyAuthor:PingxingFengSupervisor:Prof.PingWeiSchool:SchoolofElectronicEngineering摘要摘要盲信号处理(BlindSignalProcessing,BSP)是上世纪末发展起来的一种新的信号处理技术，经过多年的理论研究和实践，它已成为信号处理领域的一个重要分支。其中盲源分

6、离(BlindSourceSeparation,BSS)是盲信号处理技术中的经典应用，而独立成分分析(IndependentComponentAnalysis,ICA)则是盲信号处理中强而有力的方法，它是仅凭所观测到的数据，在对信号源与传输信道以及混合系统没有先验知识的条件下，利用统计学的方法和信号源之间的独立性条件实现对混合信号的分离。虽然目前ICA已经在信号处理领域得到相关的应用，然而随着研究的深入，新的问题逐渐出现，它们导致了一些原有ICA方法的性能降低甚至失效。本文的研究动机主要是围绕这些问题而开展起来，包括：不动点算法的稳

7、健性问题；ICA数据中野值的处理；多类型噪声中的ICA问题；复值ICA算法的推广和ICA分离技术的应用，概括起来主要的研究成果有：1、针对独立成分经典算法——快速不动点(FastFixedPoint)算法在分离实信号的过程中所用到的非多项式函数(Non-PolynomialFunction)进行研究。在传统的实信号不动点算法中，多年以来一直采用Hyvärinen给出的三个非多项式函数，然而当混合数据或者源信号中混有野值时，算法的分离性能将快速降低甚至失效。为此，本文利用负熵近似和分段估计的方法，提出了一个稳健的非多项式函数，该函数使

8、得不动点算法在处理无论是否含有野值成分的数据时仍能保持其有效的分离性能，提高了算法的稳健性。2、对ICA混合数据中的野值成分进行研究，由于野值成分会影响数据的统计特性，从而降低了不动点算法应用原有非多项式函数的分离性能。对此，结合稳健