兩輸入兩輸出全息盲信號(hào)的解析分離.pdf

1、盲信號(hào)分離是近十幾年來發(fā)展起來的新興課題。隨著其分離技術(shù)的日益成熟,已被廣泛的應(yīng)用于語音信號(hào)處理、圖像處理、生物醫(yī)學(xué)工程、環(huán)境工程、工業(yè)工程等眾多領(lǐng)域。由于其實(shí)用性和應(yīng)用領(lǐng)域的廣泛性,很多專家和學(xué)者投入了大量的時(shí)間和精力致力于盲信號(hào)分離的研究。目前現(xiàn)有的盲分離方法,其基本思想都是抽取出統(tǒng)計(jì)獨(dú)立的特征來表示輸入,屬于在目標(biāo)函數(shù)下的無監(jiān)督學(xué)習(xí)。算法過程大都是迭代計(jì)算過程,運(yùn)算速度比較慢,且分離出的信號(hào)存在兩個(gè)不確定性:即信號(hào)絕對(duì)幅值的不確定

2、性和排列順序的不確定性。雖然,現(xiàn)有盲分離方法的應(yīng)用十分廣泛,但對(duì)于一些要求信號(hào)幅值和排序信息的特殊領(lǐng)域,其局限性就顯現(xiàn)出來了。針對(duì)現(xiàn)有盲分離方法的這些不足之處,本文提出了“兩輸入兩輸出全息盲信號(hào)的解析分離”。本文提出的算法主要分為兩大部分。第一,應(yīng)用獨(dú)立譜線在時(shí)域的配準(zhǔn)原則,得到兩通道的幅值比參數(shù)和相對(duì)時(shí)延參數(shù),完成參數(shù)估計(jì)部分。這也是本課題的核心部分,參數(shù)估計(jì)的好壞,直接影響到以后分離的精度。第二,以估計(jì)出的參數(shù)為依托,重組線性方程組

3、,利用函數(shù)方程組的特殊性質(zhì)及三角函數(shù)的特性,摒棄傳統(tǒng)的迂回迭代算法,應(yīng)用解析的方法分離混合信號(hào)。本文通過設(shè)計(jì)一系列不同信號(hào)條件下的仿真實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證本文提出的算法可以在無噪聲干擾(或噪聲干擾微弱時(shí))和無頻譜泄漏(或頻譜泄漏不嚴(yán)重時(shí))的情況下,精確的分離出兩路相關(guān)信號(hào)。本分離算法應(yīng)用的是解析算法,除數(shù)學(xué)計(jì)算上的誤差外,基本無其它誤差,算法精確、快速。分離出的信號(hào)除信號(hào)的頻譜特征外,還包含了其幅值比信息和相對(duì)時(shí)延信息,即“全息”。本文提出的分離