盲源分离与盲信号提取问题研究

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1、摘要1盲源分离与盲信号提取问题研究学科:控制理论与控制工程研究生:赵艳签名:导师:刘丁教授签名:摘要盲源分离问题是从某类混合信号序列中分离或提取出各个未知源信号的过程其中假设源信号是相互统计独立的人们对混合信号的信息完全未知本文主要研究了盲源分离中的两类典型问题混合过程为线性瞬时混合系统和非线性瞬时混合系统,而盲分离的准则主要从信息论和随机过程理论两个方面获得1研究了独立分量分析方法信息最大化方法最小互信息方法最大似然概率准则将FastICA与最大似然概率准则结合增强了算法的鲁棒性加快了收敛速度改进了原有的针对线性瞬时混合系统的分离算法神经网络是解决盲

2、分离的一种有效途径本文根据最大输出熵准则采用径向基RBF神经网络导出一种针对非线性瞬时混合系统的分离算法由于RBF的无监督学习特征与BSS的盲特点相符所以在算法中使用RBF神经网络是合理的2在研究随机过程理论的基础上从信号的高阶累积量出发将线性1本研究得到陕西省自然科学基金资助编号2002F029.1西安理工大学硕士学位论文混合盲分离问题转化为矩阵的对角化问题大大简化了BSS算法的复杂度本文构造了一个类特征函数找寻了一个特殊矩阵将BSS问题转化为此矩阵的特征值分解问题解决了一类线性瞬时混合盲分离问题此外本文还对盲信号提取(BSE)做了初步研究对盲信号提

3、取的条件进行了探讨结果表明BSE对解决奇异线性混合有一定效果最后基于信息论准则研究了多源信号的提取算法通过语音信号分离实验和载波信号分离实验对本文所研究的各种BSS算法进行了分析和验证取得了较为满意的结果关键词盲源分离FastICA径向基神经网络联合对角化盲信号提取2ABSTRACTResearchonBlindSourceSeparationand1BlindSignalExtractionSpecialty:ControlTheoryandControlEngineeringAuthor:YanZhao(Signature:)Supervisor:

4、Prof.DingLiu(Signature:)ABSTRACTBlindSourceSeparation(BSS)problemistoseparateorextractindividualsourcesignalfromasetofmixedsignals,assumingthesourcesignalsareindependentandnoa-priorinformationisknownaboutthemixedsignals.ThisthesisismainlyconcernedwithtwoproblemsofBSS:linearinsta

5、ntaneousmixturesandnonlinearinstantaneousmixturesandtheobjectivecriterionsaremainlybasedontwotheories:informationtheoryandstochastictheory.1)ResearchesonIndependentComponentAnalysis,InformationMaximization,MinimizationofMutualInformationandMaximizationLikelihoodhavebeendone.Comb

6、iningtheFastICAalgorithmwiththeMaximizationLikelihood,thepaperimprovesrobustnessandconvergenceoftheoriginalalgorithmforthelinearseparation.NeuralnetworkisaneffectiveapproachtoBSS.Accordingtomaximumoutputentropy,anewseparationalgorithmusingRadialbasisfunction(RBF)neuralnetworkfor

7、nonlinearmixturesisproposed.Sincetheinstinct1ThisworkissupportedbyNatureScienceFundofshaanxi,No.2002F029.3西安理工大学硕士学位论文unsupervisedlearningoftheRBFnetworkandblindsignalprocessingareinessenceunsupervisedlearningprocedures,thereforethealgorithmbasedonRBFseemsrational.2)Accordingtos

8、ignalshighordercumulant,BSSproblemsaretransform