改进的基于峭度的盲信号提取算法-论文.pdf

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1、第31卷第2期计算机仿真2014年2月文章编号：1006—9348(2014)02—0255—04改进的基于峭度的盲信号提取算法张守成，张玉洁，祁锐(1．华北科技学院基础部，河北廊坊065201；2．中国地质大学数理学院，湖北武汉430074)摘要：在盲信号优化提取问题的研究中，为解决基于峭度的参考独立分量分析算法中阈值参数难以确定的问题，通过对算法的理论分析，以输出信号峭度的绝对值和接近性量度函数的乘积作为目标优化函数，并在梯度算法的基础上根据经典的Kuhn—Tucker条件提出一种改进的定点算法，有效避免了人为选择阈值参数和步长，使算法收敛更快速稳定。针对合

2、成数据和实际的心电图数据的计算机仿真，表明了所提改进算法的有效性和快速稳定性。关键词：峭度；盲源分离；盲信号提取；阈值参数；参考独立分量分析中图分类号：TP391文献标识码：AImprovedAlgorithmBasedonKurtosisforBlindSignalExtractionZHANGShou—cheng，ZhangYu—jie，QiRui(1．BasicDepartment，NorthChinaInstituteofScienceandTechnology，LangfangHebei065201，China；2．SchoolofMathematic

3、sandPhysics，ChinaUniversityofGeosciences，WuhanHubei430074，China)ABSTRACT：Tosolvetheproblemthatitisdifficulttodeterminethethresholdparameterofthealgorithmbasedonkurtosisforindependentcomponentanalysiswithreference(ICA—R)．Animprovedfixed—pointalgorithmbasedongradientalgorithmwithclassi

4、calKuhn—Tuckerconditionwasproposedbytakingtheproductoftheabsolutevalueofkurtosisandtheclosenessmeasurefunctionasoptimizationfunction，anditcanconvergefasterandbetterbyavoidingtodeterminethethresholdparameterandstepsize．Computersimulationswithsyntheticsignalsandrealelectrocardi—ogram(E

5、CG)demonstrateitseffectivenessandgoodseparation．KEYWORDS：Kurtosis；Blindsourceseparation(BSS)；Blindsignalextraction(BSE)；Thresholdparameter；Inde—pendentcomponentanalysiswithreference分量分析(ICA—R)是一种半盲技术，它利用期望提取1引言信号的波形先验信息构造出一个参考信号，然后将其引入到盲源分离(BSS)是一种有效的信号分解技术，当源信号传统的ICA算法中，最终能抽取出在一定量度下

6、与参考信号满足统计独立假设时，就成为独立分量分析(Independent最接近的输出作为期望源信号，从而直接高效的实现盲提ComponentAnalysis，ICA)问题，由于它能在未知源信号及其取。Lu等人，2最早利用拉格朗日乘子法提出了ICA—R算混合过程的情况下，只利用观测信号就能分离出各个独立源法，但计算繁琐。文献[3]对算法改进得到一种一单元快速信号，所以近年来一直是信号处理领域的研究热点，并成功算法，使收敛速度加快。但上述算法中都有一个阈值参数需应用在数据挖掘、图像处理、语音分析、生物医学工程等领要人为确定，一旦选择不当可能导致算法不收敛，而针对不域

7、¨]。传统的ICA算法往往同时分离出所有的源信号¨0]，同的信号如何选择很难找到统一的方法，Lj等人’通过调而在很多实际应用中，可能只希望分离出其中某一个(或几整目标优化函数避免了阈值参数的选择。文献[4]以峭度的个)源信号，这实际上是盲信号提取(BSE)问题。参考独立绝对值为对比函数推导出一种基于峭度的一单元ICA—R快速算法，特别是源信号是亚高斯信号时抽取效果非常好，但也存在阈值难以确定的问题，在文献[8]的基础上通过对峭基金项目：国家自然科学基金项目(61071188)；中央高校基本科研业度ICA—R算法的理论分析，巧妙调整其优化函数，并在梯度务费(JCB

8、2013B11，JCB2