多种概率分布源的盲源分离快速算法

基于目标函数迭代优化的方法在解决线性混合情况下,源信号存在多种概率密度分布的盲源分离问题时,需要对非线性函数以及迭代步长进行正确的选择,算法比较复杂;针对此问题,提出一种基于高阶统计的快速分离算法,该算法可以有效地避免上述问题.实验结果表明,该算法能够快速有效地分离出不同概率密度分布的混合信号.     

盲源分离自适应算法的统一形式

通过合理的推导与转换，统一了几种不同的盲源分离自适应算法，指出了这些有源分离自适应算法之间的区别与联系，给出了该统一形式中非线性函数选取的稳定性原则。提出了在稳定提下，兼顾算法多种性能的非线性函数综合择优准则。计算机模拟实验结果验证了该准则的有效性。     

一种基于ICA的盲源分离定点迭代算法

介绍了一种基于ICA的定点速代算法，并给出算法的模型、步骤和仿真结果。该算法以峰度作为独立性判决准则，在迭代过程中，使用定点算法，快速有效地分离出任意分布的非高斯独立源信号。实验表明，与传统的基于随机梯度的ICA算法相比，谊算法具有收敛速度快，无需动态参数的优点，是一种高效可靠的盲信号分离算法。     

变步长等变自适应盲源分离算法

针对传统盲源分离(BSS)算法采用固定步长难以同时兼顾收敛速度和稳态误差的难题,采用等变自适应盲源分离(EASI)算法,提出了一种基于分离指标的变步长等变自适应盲源分离算法(VS-SI)。该算法利用EASI收敛条件,构造表征信号分离程度的分离指标,并设计带遗忘因子的更新算法,以减小历史数据误差的影响,实现分离指标的自适应计算,并采用一个非线性单调递增函数实现步长的自适应调节。通过与固定步长的自然梯度算法(FS-NG)、固定步长的EASI算法(FS-EASI)、步长指数衰减算法(EDS)和基于权重正交约束变步长算法(AS-WO)的性能进行对比,结果表明,在无噪声和有噪声两种情况下,提出算法均有较快的收敛速度,最终性能指标分别减小了15%和20%以上,同时兼顾稳态误差和收敛速度,具有较好的数值鲁棒性。     

基于信息论的盲源信号分离

 从混合观测数据向量中恢复出不可直接观测的各个源信号是阵列处理和数据分析的典型问题.独立分量分析是解决这一类问题的新技术,而基于信息论方法的分离技术是独立分量算法中最常用的分离算法.基于信息论算法中主流的FastICA算法和自然梯度优化算法,使用几组不同的信号进行分离,从理论分析和仿真结果表明了FastICA算法的优越性.     

仿生智能优化算法及其在盲源分离中的应用

传统盲源分离(Blind Source Separation,BSS)采用梯度方法对目标函数进行优化来确定最优解,但梯度算法无法解决收敛速度和稳态精度两者之间的矛盾,而且可能落入局部最优.为了解决上述问题,仿生智能优化算法逐渐被引入到BSS中,取得了传统优化算法无法比拟的优良特性,为BSS问题优化求解提供了一条全新的途径.介绍了几种仿生智能优化算法,描述了BSS的基本概念和数学模型,最后对几种仿生智能优化算法在BSS的应用情况进行了总结.     

基于盲源分离的多用户检测算法

本文针对CDMA通信系统中的盲多用户检测问题,将噪声数据的定点ICA算法应用到多用户检测中,实现了多用户信号的分离。通过matlab实验仿真比较了盲自适应检测算法与本文算法的性能,结果表明本文算法收敛速度很快,可以很有效地克服多址干扰,抑制远近效应。     

基于粒子群算法的盲源分离算法

简要地介绍了粒子群算法(PSO)及其改进算法和盲源分离算法(BSS),改进的粒子群算法具有并行性、易实现等优点。将改进的粒子群算法与盲源分离算法相结合,提出了基于粒子群算法的盲源分离算法。该算法以混合信号的峰度为目标函数,采用独立分量分析的方法,用改进的粒子群算法代替常规的最陡梯度下降法,对瞬时混合的信号进行盲分离,解决了梯度算法收敛速度慢的问题。实验仿真表明:该算法具有收敛速度快、分离效果好等特点。     

基于稀疏表征的欠定盲源分离的研究

稀疏信号处理是研究欠定盲源分离的主要手段。本文介绍了稀疏分量分析的基本模型,在此基础上深入分析并讨论了基于稀疏表示的盲源分离算法。该算法对实际欠定混叠盲信号分离有重要的意义。     

基于信息论的盲源信号分离在呼吸信号分离中的应用研究

从混合观测数据向量中恢复出不可直接观测的各个源信号是阵列处理和数据分析的典型问题,独立分量分析是解决这一类问题的新技术.基于信息论算法中主流的Fast ICA算法能够对几组不同的信号进行分离,和其他算法相比有一定优越性,能完整地分离出肌电信号中含有的呼吸信号.     

改进的带参考信号盲源分离算法

带参考信号的盲源分离算法在各个领域有着广泛的应用,但现有算法大都存在提取信号与源信号之间误差较大的问题,其中目标函数是影响误差的一个重要因素。因此针对目标函数,提出了一种改进带参考信号的盲源分离算法。该算法首先在标准对比函数中耦合含有先验信息的测量度函数,以此得到新的目标函数;然后引入松弛因子运用拉格朗日乘子法对目标函数进行优化,避免了不等式约束问题,有效地得到了最优的分离矩阵。仿真实验结果表明,相比现有算法,本文算法具有更小的误差;在滚动轴承故障诊断实验中也正确地提取了故障特征,验证了算法的有效性。     

一种基于信息最大准则的盲源分离新算法

提出了一种基于信息最大准则的盲源分离新算法。新算法在当前时刻的系数更新时充分利用先前迭代过程的信息，并在每一步迭代时归一化权系数矩阵，仿真表明，新算法应用于盲图像信号分离时得到了很好的分离效果。     

基于信息论的盲源信号分离在呼吸信号分离中的应用研究

从混合观测数据向量中恢复出不可直接观测的各个源信号是阵列处理和数据分析的典型问题,独立分量分析是解决这一类问题的新技术.基于信息论算法中主流的Fast ICA算法能够对几组不同的信号进行分离,和其他算法相比有一定优越性,能完整地分离出肌电信号中含有的呼吸信号.     

一种改进的自适应步长盲源分离算法

本文提出了一种新的自适应步长自然梯度算法,该算法在迭代进行过程中依据分离程度对步长适时调整,使算法在保证稳态误差的情况下加快了收敛速度,计算机仿真说明了算法的有效性。     

基于小波分析的盲源分离

提出一种新盲源（BSS）分离算法是在独立分量分析（ICA）算法中引入离散小波变换技术分解出有用信号．ICA是一种线性非高斯统计方法,不仅能够使研究对象相互独立或尽可能独立,而且能突出源信号的本质结构．笔者采用的新盲源算法能够将时-频ICA相结合,实现了较好的盲源分离．     

盲源分离H-J网络的稳定性分析

本文通过对用于盲源分离的Ｈｅｒａｕｌｔ－Ｊｕｔｔｅｎ网络的稳定性分析，证明了Ｈ－Ｊ网络可以有不满足严格的独立性测试的平衡点并指出这些平衡点是Ｈ－Ｊ网络络性能恶化的主要原因，从而修正并完善了前人的结论。     

盲源分离技术研究与方法综述

结合盲源分离的发展状况,叙述盲源分离技术三种基本分类:单通道、多通道盲源分离;线性、非线性盲源分离;正定、超定和欠定盲源分离。在此基础上,对近年来出现的各种盲源分离方法归类,并分析每类方法的原理,最后,结合海内外研究近况,对现有存在的问题及将来发展做出了展望。     

基于粒子群算法的盲源信号分离

当源信号个数大于2,联合对角化（JADE）算法在盲源信号分离时效果不理想.提出了一种基于粒子群算法（PSO）的盲源信号分离（BSS）算法.该算法利用PSO算法代替JADE算法中的联合对角化操作,以混合信号的峭度为目标函数,采用独立分量分析的方法,对瞬时混合的信号进行了盲分离,理论分析和仿真结果表明了该算法的可行性和有效性.     

欠定盲源分离在语音信号处理中的应用研究

语音信号处理是欠定盲源分离的一个重要研究领域。本文基于混合语音的基本模型,分析并讨论了两种欠定盲源分离方法在语音信号处理中的应用思路。欠定混合语音信号分离更接近实际情况,有着重要的研究意义。