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文檔簡介
1、盲信號處理(BlindSignalProcessing,BSP)是20世紀最后10年迅速發(fā)展起來的新的研究領(lǐng)域。它是指在傳輸信道特性未知、輸入信息未知或僅有少量先驗知識的情況下,從系統(tǒng)的輸出信號中分離或估計源信號的波形。目前其子領(lǐng)域包括盲源分離(BlindSourceSeparation,BSS)、盲信號提?。˙lindSignalExtraction,BSE)、盲反卷積(BlindDeconvolution)和盲均衡(BlindEqu
2、alization)、盲辨識(BlindIdentification)等。 盲信號處理已經(jīng)成為當今信息處理領(lǐng)域中熱門的課題之一,并在地震勘探、移動通信、語音處理及生物醫(yī)學工程等領(lǐng)域顯示出誘人的應用前景。其中聲源盲信號的檢測與處理,尤其是語音處理,已成為盲處理應用的一個重要領(lǐng)域。 本文以盲源分離中的主要算法體系獨立分量分析(IndependentComponentAnalysis,ICA)為研究重點,研究并實現(xiàn)了多種重要的
3、ICA算法,包括基于峰度的盲源分離開關(guān)算法、FastICA算法、全局最優(yōu)盲源分離算法、基于最大信噪比的盲源分離算法和二階盲辨識算法等,同時對基于最大信噪比的盲源分離算法進行了改進,提高了算法性能,解決了原算法在一些情況下失效的問題。 本文將盲信號處理應用于聲源信號,開發(fā)出一個聲源盲信號檢測與處理系統(tǒng),將以上各算法集成到該系統(tǒng)中。利用系統(tǒng)仿真,實現(xiàn)聲源盲信號混合與分離處理的全部過程,進行較完整的聲源盲信號檢測與處理的研究,為這一領(lǐng)
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