毕业设计（论文）-变步长easi盲源分离算法及其性能仿真

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1、分类号编号烟台大学毕业论文（设计）变步长EASI盲分离算法及其性能仿真VariableStep-SizeEASIAlgorithmforBlindSourceSeparationandItsPerformanceSimulation申请学位：院系：专业：姓名：学号：指导老师：2011年05月26日烟台大学变步长EASI盲分离算法及其性能仿真姓名：导师：2011年05月26日烟台大学烟台大学毕业论文（设计）任务书院（系）：光电信息科学技术学院姓名学号毕业届别专业毕业论文（设计）题目变步长EASI盲分离算法及其性能仿

2、真指导教师学历职称所学专业主要内容:本文主要分析了变步长EASI盲源分离算法的优点，重点研究了传统的EASI算法以及变步长EASI算法，给出了它们具体的推导过程和基本原理，并对其性能进行了简单分析。最后利用MATLAB软件，在实验环境下对比了上述两种算法的分离效果，验证了变步长EASI盲分离算法的优越性能。基本要求:着重培养学生查阅文献、获取信息及独立分析的能力；专业外文的阅读和翻译能力；使用计算机（包括索取信息、计算机绘图、数据处理、多媒体软件应用等）的能力；独立解决问题的能力；撰写论文的能力及答辩时的口头表达

3、能力。参考文献:1、张发启.盲信号处理及应用.西安电子科技大学出版社2、徐丽琴.盲源分离算法研究[D].西安:西安电子科技大学硕士论文，20063、4、进度安排：5-6周：查找、阅读、翻译文献。6-7周：素材加工及系统分析。7-8周：撰写论文大纲。8-10周：撰写论文。10-11周：论文修改完善。11-13周：定稿，打印论文，准备答辩。指导教师（签字）：年月日院（系）意见：教学院长（主任）（签字）：年月日备注：[摘要]盲源分离是指在源信号和传输信道的先验信息未知的情况下，根据输入源信号的统计特性，仅由观测到的混合

4、信号来恢复或分离出源信号。它广泛应用于生物医学、图像处理、无线通信和语音增强等领域。本文详细阐述了盲源分离的基本理论，研究了自适应及批处理的盲源分离问题，并讨论了自然梯度、符号自然梯度以及变步长符号自然梯度的盲源分离算法的优劣性。主要内容概括如下：介绍批处理和自适应的盲源分离问题。分析了自适应算法的优点，其相对于批处理的成块处理数据，自适应的迭代法在盲源分离问题的解决上更为简便。重点研究了自然梯度算法、符号自然梯度算法以及变步长符号自然梯度算法三种自适应盲分离算法，给出了它们具体的推导过程和基本原理，并对其性能进

5、行了简单分析。利用MATLAB仿真软件，在试验环境下对比了上述三种算法的分离效果，验证了变步长EASI盲源分离算法的优良性能。[关键词]盲源分离；自适应算法；变步长；MATLAB仿真[Abstract]Blindsourceseparation(BBS)istheapproachtoestimateoriginalsourcesignalsusingonlytheinformationofthemixedsignalsobservedineachinputchannelbeforeoriginalsourcesi

6、gnalsandinputchannelareknown.Itbeusedwidlyinbiomedicinescience,imageprocessing,wirelesscommunicationandspeechenhancement.Thisthesisdescribesthebasictheoryofblindsourceseparation,thenstudiesblindseparationofequivariantadaptivesourceindependenceandprocessingbat

7、ch,andthenstudiestheadvantageandbadofnaturalgradientalgorithm,signnaturalgradientalgorithmandvariablestep-sizesignnaturalgradientalgorithm.Themainworkscanbesummarizedasfollows:Studiesabatchandequivariantadaptivesourceindependence(EASI)problem.An-alyzingtheadv

8、antageofequivariantadaptivesourceindependencealgorithm.Com-paredtoprocessingdataintoblocksofthebatch,theiterativemethodofEASIforresolveblindsourceseparationproblemismoresimpleway.westudie