基于模糊回归模型的稀疏信号盲分离.pdf

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1、分类号UDC密级单位代码1Q151’1怕·基于模糊回归模型的稀疏信号盲分离仝钰指导教师张运杰职称教授学位授予单位大连海事大学申请学位级别硕士学科(专业)应用数学论文完成日期2011年5月答辩日期2011年6月答辩委员会主席二’7Ji^，●SparseBlindSourceSeparationBasedonFCRMAthesisSubmittedtoDalianMaritimeUniversityInpartialfulfillmentoftherequirementsforthedegreeofMasterofSciencebyTongYu(AppliedMa

2、thematics)ThesisSupervisor：ProfessorZhangYunjieMay20111妒-●1办，大连海事大学学位论文原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重声明：本论文是在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果，撰写成博／硕士学位论文==基王撞糊回归槿型的叠埴鱼曼直盆离==．除论文中已经注明引用的内容外，对论文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明．本论文中不包含任何未加明确注明的其他个人或集体已经公开发表或未公开发表的成果．本声明的法律责任由本人承担．，学位论文作者签名：一硷组学位论文版权使用授权书本学位论文

3、作者及指导教师完全了解大连海事大学有关保留、使用研究生学位论文的规定，即：大连海事大学有权保留并向国家有关部门或机构送交学位论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅．本人授权大连海事大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，也可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编学位论文．同意将本学位论文收录到《中国优秀博硕士学位论文全文数据库》(中国学术期刊(光盘版)电子杂志社)、《中国学位论文全文数据库》(中国科学技术信息研究所)等数据库中，并以电子出版物形式出版发行和提供信息服务．保密的论文在解密后遵守此规定．本学位论文属于：保密口在——年解密后

4、适用本授权书．不保密口(请在以上方框内打“√")论文作者签名：壶龟巫号师签名：日期：年月日’甜■’V鼻中文摘要摘要盲信号分离(BSS)是现代信号处理领域中一个新兴的研究方向，其主要任务是在源信号和混合方式均未知的情况下，仅由观测的混合信号恢复分离出未知的原始源信号．盲信号分离问题在许多领域都得到了广泛的重视，很多人对盲信号分离展开了研究．传统的盲信号分离大都采用独立分量分析(IndependentComponentAnalysis，ICA)的方法，即按照统计独立的原则通过优化算法由观测信号x(0求出解混矩阵职使得y(0=Wx(0的各分量尽可能相互独立．然而，切

5、合实际的盲信号分离问题往往是欠定的，处理起来非常棘手．既使源信号没有被充分混叠的情况下，也只能盲提取部分源信号，无法实现所有源信号的盲分离．对于欠定盲分离问题，目前主要利用源信号的稀疏特性来处理，应用最多、最有效的方法是稀疏分量分析(SparseComponentAnalysis，SCA)方法．根据稀疏信号表现出的线性特征，首先，本文引进了模糊回归模型(FCRM)及其聚类有效性函数，并在此基础上形成了适合过原点直线聚类的改进模糊回归模型(Improved．FCRM)和聚类有效性函数．其次，本文一方面给出了一种新的基于稀疏分量分析的盲分离二步法——基于改进的模糊

6、回归模型的欠定稀疏信号盲分离方法，该方法采用改进的模糊C回归模型聚类算法来估计混叠矩阵，并且利用最大隶属原则，仅通过向量的广义逆和内积运算来直接恢复源信号，为混叠矩阵的估计以及源信号的分离提供了新途径．另一方面，本文还给出了一种基于改进的模糊回归模型聚类有效性函数的源信号数目估计方法．实验证明了本文算法的有效性．关键词：盲信号分离；稀疏分量分析；改进的模糊回归模型1搴‘聆●7，扣’英文摘要ABSTRACTBlindSourceSeparation(Bss)isanewsubjectinsignalprocessingdomain,anditintentstot

7、ransformasetofmixedrandomsignalsintosourcesignalsthataleabsolutelyunknown．ResearchershavedevotedthemselvestOthisareawhenmanyareasattachedimportancetothetechnique．IntraditionalBSS，itsmainalgorithmisindependentcomponentanalysis(ICA)whoespurposeisbyusingmerelyobservedsignalvector“f)，to

8、estimatethelatentso