基于非線性PCA的無預(yù)白化自適應(yīng)盲源分離算法.pdf

1、本文研究盲源分離問題。所謂的盲源分離(BSS)就是在源信號不能被觀測和源信號如何混合未知的情況下，僅由可觀測的混合信號和源信號的統(tǒng)計獨立性假設(shè)提取源信號。盲源分離的唯一假設(shè)條件是源信號相互統(tǒng)計獨立，使得源信號分離成為應(yīng)用非常廣泛的信號處理方法。尤其當(dāng)很難或根本無法建立從信源到傳感器之間的傳輸信道模型時，盲源分離就成為唯一可行的信號處理方法。
　　 首先詳細(xì)介紹了盲源分離問題及其發(fā)展和應(yīng)用，從數(shù)學(xué)模型角度介紹并討論了盲源分離問題各

2、種方法和已有算法。著重介紹討論了非線性PCA準(zhǔn)則和基于非線性PCA準(zhǔn)則的已有RLS算法，分析了白化約束下非線性PCA算法和沒有預(yù)白化非線性PCA算法各自優(yōu)缺點。
　　 基于一種不需要預(yù)白化的帶約束非線性PCA準(zhǔn)側(cè)，推導(dǎo)出該準(zhǔn)則相對梯度滿足約束的充要條件，通過投影得到了滿足約束的相對梯度，結(jié)合基于該準(zhǔn)則的自適應(yīng)盲源分離算法，用Matlab軟件對該算法進(jìn)行了仿真。該算法直接處理觀測數(shù)據(jù)，省去了預(yù)白化步驟，因此比現(xiàn)有的非線性PCA算法