基于独立分量的信号分离算法研究

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1、基于独立分量的信号分离算法研究叶建平⑴余桐奎⑵（1.719所军事代表室，2.大连测控技术研究所，辽宁大连116013）摘要：噪声控制工程屮，定量分离主要噪声源是一个非常复杂的问题，国内外对此进行了人量研究，并提出了许多算法，但是基木都只适用于线谱，对于宽带信号显得无能为力。据此,本文基于独立分量分解原理，尝试通过信号分解、线谱捉取的方式，将宽带噪声从原信号中准确分离岀来，然示可以依据相干分析和谱分析等手段定虽分析，通过计算机仿真研究效果良好，具有一定工程应用价值。关键词：独立分量；信号分离；BUG算法TheApplicationofComplexNoiseSourceBasedo

2、ntheTheoryofAnalyticHierarchyYeJian-ping[1]YUTong-kui[2](l.NavalCommissaryOfficein719Institute,Wuhan430064,2.DalianScientificTestandControlTechnologyInstitute,Dalian116013,China)Abstract:Inthenoisecontrolengineering,thequantitativeseparationofthemainsourcesisverycomplexproblem.Therearemanymet

3、hodstobeusedassourcesidentification,butthemajoritymethodsarefitforlinespectrum,andtheyarenotfitfortheidentificationofbroadbandnoise・Forsolvingtheproblemthemethodofseparationbroadbandnoisefromcomplexnoisewasbepresented,whichwasbasedontheindependentcomponentanalysis,andthemodeoftryingtodecompos

4、esignals,abstractlinespectrumwarebegiveninthispape匚Itcanbeapproveditseffectivenessandvalueintheprojectofthenoiseandvibrationcontrol.Keywords:Independentcomponentanalysis(ICA);signalseparation;BUGalgorithm1引言水声隐身性是水下航行器最主要的性能之一。如何通过检测航行器的振动和噪声信号，有效估计各噪声源对辐射噪声的贡献大小，从而有效识别主要噪声源是一个十分重要的问题。为了解决这一问

5、题，国内外对此进行了大量的研究，并提出了许多用于主要噪声源识別的方法；但是，这些主要针対丁水下航行器的线谱特征识别，对于宽带声源识別显得无能为力，这也是H前急待解决的难题。基于此原因，本文尝试从分解信号的介度入手，提出了基于独立分量的噪声源分离方法研究，试图通过将宽带信号特征从原信号小分离出來的方式，达到宽带声源定屋分离的效果，同时给出了仿真研究结果。2混叠信号分离算法分析流程独立分量分析(Independemcomponentanalysis,ICA)是一种典型的源分离方法，其实质是在统计独立性的假设卜，挖掘出隐含在实测信号中的独立源成分，具有很好的信息挖掘能力；而基于BUG算

6、法的细化谱分析可以很好地识别原信号包含的特征线谱，避免“遗漏”。由于涉及文中相关算法的资料很多，这里不做详细介绍，下而介绍以下信号分离算法流程。假设：信号是平稳(各态历经)随机过程，线性系统，即可以认为混叠信号为各种信号的线性叠加，且信号足够长。首先对信号进行细化谱分析，初步确定信号组合成份，成份数量为a,将信号等长度分为a+1个数据向量矩阵；然后对这一矩阵进行独立分量算法屮的预口化处理，构建主分量，同时在主分量屮消除提取的线谱特征，重构数据向量;最后再通过ICA分析进行方差判别,从而保证信号分解完全。具体流程图如图1所示。3仿真研究仿真信号：模拟接收信号兀为2个正弦信号和一个宽

7、带信号的混叠，其时域和频域波形如图1所示。时域信号图2原始信号时域和频域图20-2分离信号1012分离信号21500•50■100-150分离信号1的自功率谱0200400分离信号2的自功率i普500-50-100-150图1混叠信号分离算法流程图-10200400分离信3的自功率谱500-50•100-1500200400图3分离后的信号时域与频域图由图可以看出，分离信号1为100Hz信号，分离信号2为200Hz信号，分离信号3为带宽约为300Hz的宽带信号，由结果可以看出信号