Blind Source Separation - Finding Needles in Haystacks：盲源分离在草堆里找针

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独立分量分析及其应用研究

独立分量分析及其应用研究梁端丹;韩政;郝家甲【摘要】独立分量分析是近年来兴起的一种高效的信号处理方法,主要解决的问题是从观测到的混合信号中分离或提取各个源信号.简要介绍了独立分量分析的模型、数学原理等基本问题,详细分析了解决独立分量分析问题的优化准则及对应的算法,最后介绍了独立分离分析的主要应用领域,并对独立分量分析问题的研究方向进行了展望.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2008(031)003【总页数】4页(P17-20)【关键词】盲源分离;独立分量分析;优化准则;高阶统计;信息论【作者】梁端丹;韩政;郝家甲【作者单位】西安通信学院,陕西,西安,710106;西安通信学院,陕西,西安,710106;西安通信学院,陕西,西安,710106【正文语种】中文【中图分类】TN9111 引言盲源分离(Blind Source Separation,BSS)是在源信号和传输通道参数未知的情况下，根据输入源信号的统计特性，仅由观测信号恢复出源信号的过程。

当源信号各个成分具有独立性时，此过程又称为独立分量分析(Inependent Component Analysis,ICA)。

所谓的“盲”，是指源信号的特性及传输通道的特性都是未知的。

盲信号分离的概念最早提出20世纪80年代，随后从90年代开始，盲信号分离技术广泛的应用于无线通信、雷达、声纳、图像、语音、医学等领域，迅速成为国内外信号处理研究的热点。

2 ICA的基本理论概述2.1 BSS与ICA的关系BSS是指仅从观测的混合信号中分离出各个原始信号,而ICA技术主要利用了源信号统计独立等容易满足的先验条件，为了解决BSS问题而发展起来的。

在源信号相互独立时，BSS和ICA具有相同的模型,但实际情况下，两者目标上稍有不同。

BSS的目标是分离出源信号，即使他们并不完全互相独立；而ICA的目标则是寻找某种变换，使输出的各信号之间尽可能的独立。

ICA是BSS的一种方法，但是解决BSS问题还有其他的理论方法，如非线性主分量分析、稀疏分量分析(SCA)等，不局限于ICA。

基于盲源分离的人脑信号研究

基于盲源分离的人脑信号研究人脑信号研究一直是神经科学的重要领域之一。

在人们对大脑的认知和理解不断深入的今天，基于盲源分离的人脑信号研究成为了一个备受关注的领域。

本文将介绍盲源分离技术的定义与基本原理，以及其在人脑信号研究中的应用。

一、盲源分离技术的定义盲源分离技术(Blind Source Separation, BSS)是一种通过对多信号的合理分离，从中提取出单一源信号的技术。

在信号的处理过程中，我们无法得到原始的源信号，但可以获取多个不同的混合信号。

利用盲源分离技术，我们可以将多种混合信号分离出来，这样的信号分离又称为独立成分分析(Independent Component Analysis, ICA)。

盲源分离技术可以应用于多个领域，如语音处理、图像处理、生物医学、金融和电力等。

在生物医学领域中，盲源分离技术被广泛应用于分离人脑信号，如脑电图(EEG)、磁共振(MRI)和磁脉冲(EMG)等信号。

二、盲源分离技术的基本原理盲源分离技术的核心原理是独立成分分析。

在多个信号混合在一起形成混合信号的情况下，独立成分分析的目的是找到不同的独立成分信号。

这些独立成分信号不仅是唯一的，而且具有统计独立性和独立同分布性。

盲源分离技术不依赖于对原始信号和混合矩阵的先验知识，但对于混合矩阵存在一定要求，需要具有全秩和独立同分布的性质。

虽然此类假设在实际应用中难以完全实现，但还是可以通过各种技术手段尽量满足这些条件。

三、盲源分离技术在人脑信号研究中的应用人脑信号研究是神经科学领域的热门之一。

大多数神经科学家致力于理解人脑如何接收、处理、存储和传递信息。

人脑信号来源广泛，包括脑电图(EEG)、磁共振(MRI)、磁脉冲(EMG)和脑血管成像(BOLD)等。

然而，由于这些信号通常是经过混合的，在处理过程中不可避免地会带来混叠问题，影响最终结果。

在人脑信号研究中，盲源分离技术可以有效地解决这些混叠问题。

例如，EEG 信号是人脑电位在头皮上引起的电流，具有高时分辨率和灵敏度。

盲源分离的若干算法及应用研究

盲源分离的若干算法及应用研究盲源分离的若干算法及应用研究导言盲源分离（Blind Source Separation，简称BSS）指的是在没有任何先验信息的情况下，对于被混合的源信号进行分离和恢复的技术。

随着数字信号处理和机器学习的发展，盲源分离已经在语音信号处理、图像处理和时间序列分析等领域得到广泛应用。

本文将介绍盲源分离的若干算法及其在不同领域的应用研究。

一、独立成分分析（Independent Component Analysis，简称ICA）独立成分分析是盲源分离中广泛使用的一种方法。

它基于统计原理，通过寻找源信号之间的独立性，将混合信号分离成多个独立的成分。

ICA可以用于语音信号去混叠、生物医学图像处理等领域，并且在脑机接口、医学诊断等方面也有重要应用。

二、非负矩阵分解（Nonnegative Matrix Factorization，简称NMF）非负矩阵分解是一种常用的盲源分离方法，适用于信号的非负性特点。

NMF将一个非负矩阵分解为两个非负矩阵的乘积，其中一个矩阵表示源信号，另一个矩阵表示混合系数。

NMF在图像处理、音频处理和社交网络分析等领域有广泛应用，如图像的特征提取、音频的降噪和信号的压缩表示等。

三、小波变换（Wavelet Transform）小波变换是一种时间-频率分析方法，在盲源分离中也被广泛应用。

小波变换通过在时间和频率上的变化来分析信号，从而实现对源信号的分离。

小波变换在信号处理领域具有广泛的应用，如图像压缩、音频压缩和图像去噪等。

四、神经网络方法神经网络方法是近年来兴起的一种盲源分离方法，利用神经网络的强大学习能力对混合信号进行分离。

神经网络方法可以通过训练来自动学习源信号的分布，并实现对混合信号的分离。

这种方法不依赖于任何先验信息，适用于多源信号分离、语音增强和图像去噪等领域。

应用研究1. 语音信号处理盲源分离在语音信号处理中有着广泛的应用。

通过对麦克风获取的混合信号进行盲源分离，我们可以实现对多种语音信号的分离和识别。

盲信号处理中的信号分离与盲降噪算法研究

盲信号处理中的信号分离与盲降噪算法研究在信号处理领域，盲信号处理是一种重要的技术，它可以从混合信号中提取出各个独立成分信号，从而实现信号的分离与降噪。

信号分离和盲降噪算法是盲信号处理中的核心问题，本文将探讨盲信号处理中的信号分离与盲降噪算法的研究。

信号分离是指将混合在一起的多个信号分离开，使得每个信号可以独立地被处理。

这在很多领域都有重要的应用，比如语音识别、音频处理、图像处理等。

其中，音频处理是一个典型的例子，当多个说话者同时说话时，将各个说话者的声音分离开来对于提高语音识别的准确性非常重要。

盲信号处理中的信号分离问题通常采用独立成分分析（Independent Component Analysis，ICA）方法进行研究。

ICA假设混合信号是由一组独立的源信号经过线性混合而成，通过对观测信号进行统计独立性分析，可以将其分解成独立的源信号。

ICA在信号分离、盲源分离等问题上具有较好的性能与效果。

除了信号分离外，盲信号处理中的盲降噪算法也是一个重要的研究内容。

在实际应用中，信号往往会受到噪声的干扰，降噪处理是一项非常必要的工作。

盲降噪算法的目标是估计出信号的干净版本而不需要知道噪声的统计特性，这对于实际应用中噪声统计特性未知的情况非常有用。

在盲降噪算法中，有一种常用的方法叫做盲源分离与盲降噪（Blind Source Separation and Blind Denoising，BSS-BD）。

该方法通过对观测信号进行统计分析，估计出信号的统计特性，然后利用这些估计出的统计特性对混合信号进行分离与降噪。

BSS-BD方法在语音信号处理、图像处理等领域都有很好的应用效果。

除了BSS-BD方法外，还有许多其他的盲降噪算法，比如盲源分离与卷积降噪（Blind Source Separation and Convolutive Denoising，BSS-CD）、盲信号分离与稀疏降噪（Blind Signal Separation and Sparse Denoising，BSS-SD）等。

一种非负盲源分离方法及系统[发明专利]

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202010770535.2(22)申请日 2020.08.04(71)申请人北京英迈琪科技有限公司地址 102488 北京市房山区良乡凯旋大街建设路18号-D11961(72)发明人赵明瞻　(74)专利代理机构北京卓特专利代理事务所(普通合伙) 11572代理人陈变花(51)Int.Cl.G06K 9/62(2006.01)(54)发明名称一种非负盲源分离方法及系统(57)摘要本申请涉及盲源分离技术领域，尤其涉及一种非负盲源分离方法及系统，其中，非负盲源分离方法，包括：估计混合矩阵，使得该混合矩阵的每列元素均为一条直线的斜率的分量，该直线为观测矩阵对应的单锥的边界或边界的交线，并且还使得该混合矩阵的元素为非负值，每列元素之和为1；依据观测矩阵和估计的混合矩阵得到估计的源信号矩阵，从而构建解空间；在解空间中，计算估计的源信号矩阵的每行元素对应的源信号彼此之间的二值相关度；将二值相关度最小的源信号作为分离结果。

本申请在非负盲源分离中避免添加假设以及限制观测数据点云的形状，从而使得非负盲源分离方法具有通用性。

权利要求书2页说明书7页附图5页CN 111652328 A 2020.09.11C N 111652328A1.一种非负盲源分离方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S110、估计混合矩阵，使得该混合矩阵的每列元素均为一条直线的斜率的分量，该直线为观测矩阵对应的单锥的边界或边界的交线，并且还使得该混合矩阵的元素为非负值，每列元素之和为1；步骤S120、依据观测矩阵和估计的混合矩阵得到估计的源信号矩阵，从而构建解空间；步骤S130、在解空间中，计算估计的源信号矩阵的每行元素对应的源信号彼此之间的二值相关度；步骤S140、将二值相关度最小的源信号作为分离结果。

2.根据权利要求1所述的非负盲源分离方法，其特征在于，若估计的混合矩阵是二维矩阵，则，其中，,，和为单锥的一条边的斜率的分量，和为单锥的另一条边的斜率的分量，并且和的和为1，和的和为1。

BLIND SOURCE SEPARATION

BLIND SOURCE SEPARATION: A PARTIAL JOINT DIAGONALIZATION (PAJOD) APPROACH Pierre Comon, Ludwig Rota I3S Laboratory, Les Algorithmes/Euclide B, 06903 Sophia-Antipolis - BP 121, France. comon@i3s.unice.fr
∗ ∗ Cq p [si ] = Cum[si (n), . . . , si (n), si (n), . . . , si (n)], p terms q terms def
do not depend on n; for deﬁnitions of cumulants, refer to [7] and references therein. H3. At most one source has a zero marginal cumulant of order r. ˘ (z ) = F ˘ (z )H ˘ (z ), satisH4. The global transfer matrix, G H ∗ ˘ ˘ ﬁes the property G(z )G (1/z ) = I where I denotes
,y ∗ ∗ C2 2 [i, j , ℓ] = Cum[yi (n), yi (n) , yj 1 (n − ℓ1 ), yj 2 (n − ℓ2 ) ] (1) where j = (j1 , j2 ) and ℓ = (ℓ1 , ℓ2 ). Also deﬁne L a subset of Z2 and J = {1, 2, . . . , N }2 ; unless otherwise speciﬁed, L = Z2 . We are now in a position to state the proposition below:

盲源分离文档

盲源分离什么是盲源分离盲源分离（Blind Source Separation，简称BSS）是一种在数字信号处理中使用的技术，用于从混合信号中分离出源信号。

它的目标是通过对混合信号的统计特性进行分析和处理，将信号分离成单独的源信号，而不需要了解混合信号的具体构成和混合过程。

盲源分离的应用领域盲源分离在许多领域都有着重要的应用，特别是在语音信号处理和音频信号处理方面。

下面是盲源分离的一些应用领域：语音分离在电话会议、语音识别和音频处理等应用中，我们常常需要将不同的说话者的声音进行分离。

盲源分离可以用于这些场景中，通过对混合语音信号进行处理，将不同的说话者的声音分离出来。

音乐分离当我们听一首音乐时，可能会有多个乐器同时演奏，而我们希望能够单独听到每个乐器的声音。

盲源分离可以帮助我们从混合音乐信号中分离出不同的乐器信号，让我们能够更好地欣赏音乐。

图像处理盲源分离也可以应用于图像处理领域。

在图像传感器获取到的图像中，可能存在多个物体的光照信号的叠加。

通过盲源分离技术，可以将不同物体的光照信号进行分离，获得更清晰的图像。

生物医学信号处理在生物医学领域，往往需要对不同的生理信号进行分析和处理。

而这些生理信号可能同时存在于一个混合信号中。

盲源分离可以帮助我们从混合信号中分离出不同的生理信号，以便更好地对其进行分析和处理。

盲源分离的方法盲源分离有多种方法，下面介绍几种常用的方法：独立成分分析（Independent Component Analysis，简称ICA）独立成分分析是一种基于统计特性的盲源分离方法。

它假设混合信号中的源信号是相互独立的，并尝试通过将混合信号经过线性变换，使得变换后的信号的分量之间相互独立。

因子分析（Factor Analysis）因子分析也是一种基于统计特性的盲源分离方法。

它假设混合信号是源信号的线性组合，并尝试从数据中推断出源信号和混合系数。

相关矩阵分解（Correlation Matrix Decomposition）相相关矩阵分解是一种非统计的盲源分离方法。

盲信号分离及其应用

信号处理领域中其他类似的应用

在阵列信号处理技术中仅仅凭借传感器的观测信号估计未知信号源的波形在生物医学信号中提取有效信号在无线通信中利用一个信道实现多用户通信服务在语音识别中达到“鸡尾酒会效应”
合肥工业大学计算机与信息学院图像信息处理研究室 Tel:2901393 Email:images@ /organ/images
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本次讲座的主要内容
盲分离的基本理论解决盲分离问题的典型算法盲分离的应用、研究现状和发展趋势

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数学建模

线性瞬时混合盲信号分离的数学建模线性卷积混合盲信号分离的数学建模非线性（Post-Nonlinear, PNL）混合盲信号分离的数学建模
合肥工业大学计算机与信息学院图像信息处理研究室 Tel:2901393 Email:images@ /organ/images
x(t) =
k
A(k ) s(t k )

这里x(t)和s(t)分别代表观察信号和源信号。A(k)为混叠矩阵，又称为冲激响应。

线性瞬时混合线性卷积混合非线性混合

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发展状况

盲信号分离是一种功能强大的信号处理方法对其研究始于二十世纪八十年代中后期有关的理论和算法都已经取得了较大的发展对于线性瞬时混合信号的分离问题、卷积混合信号的分离问题以及非线性混合信号的分离问题都做了深入的研究，提出了许多经典算法用于语音信号分离、图像特征提取和医学脑电信号的分离等方面

残压测频的工作原理

残压测频的工作原理残压测频（Blind Source Separation, BSS）是一种信号处理技术，用于从混合信号中分离出原始信号的方法。

在实际应用中，由于多个信号在传输路径上相互干扰和叠加，导致接收到的信号成为混合信号。

这时，利用残压测频的方法可以将混合信号分离为原始信号，进而进行后续的分析和处理。

下面将详细介绍残压测频的工作原理：1.混合信号模型假设有n个源信号S1,S2,...,Sn和m个混合器H1,H2,...,Hm，通过线性组合的方式混合成m个观测信号X1,X2,...,Xm，即：X1=H11*S1+H12*S2+...+H1n*SnX2=H21*S1+H22*S2+...+H2n*Sn...Xm = Hm1*S1 + Hm2*S2 + ... + Hmn*Sn其中，Hij表示第i个混合器对于第j个源信号的混合系数。

2.独立成分分析（ICA）在残压测频中，假设源信号是相互独立的，即它们的概率分布函数是互相独立的。

而混合信号由于混合器系数的存在，成为了非独立的信号。

ICA的目标是通过逆推解的方式，从已知的混合信号中估计出源信号。

它的基本假设是：混合信号的统计特性不同，而源信号的统计特性是相同的。

3.残压测频的过程在残压测频中，首先需要对混合信号进行预处理，例如通过小波变换实现去噪和降维等操作。

然后，使用ICA算法对混合信号进行分离，得到独立的源信号。

ICA算法有多种实现方式，其中最常用的是基于最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）的盲源估计算法。

该算法的基本思想是利用源信号的非高斯性和独立性的统计特性，通过最大化似然函数的方法来估计源信号。

在残压测频过程中，还需要考虑信号的自相关性和互相关性。

这是因为混合信号中的有些成分可能是原始信号的副本，也就是源信号本身的互相关性。

为了避免这样的问题，需要对信号进行一定的处理，例如白化操作。

白化的目的是使信号的自相关性为单位矩阵，而互相关性为0。

电子科技大学盲源分离小组招新启事.doc

电子科技大学盲源分离小组招新启事【序】在过去15年里盲信号分离(Blind Source Separation, BSS)问题已成为信号处理、机器学习和神经网络等学界共同的研究热点领域，并获得了迅速的发展。

而独立分量分析(Independent Component Analysis, ICA)是作为一种新的多变量统计分析方法，成为了解决盲信号分离问题的主要方法。

具体来说，就是假设有N个未知的非高斯的源信号（至多有一个源信号为高斯分布），彼此统计独立。

它们通过一种未知的方式混合后，成为M个混合信号。

独立分量分析的目的就是要从这M个混合的信号中把这N个未知的源信号恢复出来，而不利用其它的先验信息。

它强大的能力已经在许多领域显露出来，比如脑电图的分析、噪声抑制、无线通信、图像处理、语音信号处理领域等众多领域。

在此背景下，本校博士生张智林同学于2005年3月成立了电子科技大学盲源分离小组（Blind Source Separation Research Group of UESTC），并同时每周六开展BSS/ICA讨论班。

研究小组和讨论班均获得了学校领导的大力支持。

【研究小组简介】一年多来，小组成员基本固定在10人左右，成员来自本校、上海交大、川大等高校的青年教师、博士生和硕士生。

由本校计算机学院博士生张智林担任组长，本校生命科学学院博士生王刚担任副组长。

成员中一半以上是博士生。

讨论班的宗旨是营造一个活跃、浓厚的学术氛围，并将本校研究相同内容、但分散在各教研室、各学院的学生集中起来、团结起来，联合攻克学术难关，以取得个人单独研究所不能取得的成绩。

通过一年多的努力，研究小组取得了丰硕的成果。

在理论研究上，小组成员在BSS/ICA 以及相关领域发表或收录论文20余篇，其中在国际著名刊物IEEE Trans. Biomedical Engineering, IEEE Signal Processing Letters, Neurocomputing, EURAISP Journal On Applied Signal Processing上发表7篇论文，在国际著名会议ICA2006, ICONIP2006, ICASSP2006, ISCAS2006上发表4篇论文，在其它国际刊物和国际会议上发表十余篇论文。

毕业设计(论文)-基于盲源分离技术的语音信号噪声分析与处理[管理资料]

目录摘要 ............................................................................................................................. I II ABSTRACT ................................................................................................................. I V 第一章语音信号及噪声概述................................................................................. - 1 - 语音信号的概述 .................................................................................................... - 1 - 语音特性分析......................................................................................... - 1 -语音信号的基本特征............................................................................. - 2 -..................................................................................................................... - 3 -信噪比(Signal Noise Ratio，SNR) ........................................................ - 3 -信干比(signal-to-Interference Ratio，SIR) ........................................... - 4 - 第二章盲信号处理................................................................................................. - 5 - .................................................................................................................................. - 5 - 盲信号处理的基本概念......................................................................... - 5 -盲信号处理的方法和分类....................................................................... - 5 -盲信号处理技术的研究应用................................................................... - 6 -盲源分离法............................................................................................... - 7 -盲源分离技术........................................................................................... - 7 -盲分离算法实现....................................................................................... - 7 -盲源分离技术的研究发展和应用........................................................... - 8 - 独立成分分析 ........................................................................................................ - 9 - 独立成分分析的定义............................................................................... - 9 -ICA的基本原理..................................................................................... - 10 - 本文对ICA的研究目的及实现.......................................................................... - 12 - 第三章盲语音信号分离的实现及抑噪分析....................................................... - 15 - 盲语音信号分离的实现 ...................................................................................... - 15 - 盲信号分离的三种算法......................................................................... - 15 -不同算法的分离性能比较..................................................................... - 16 - 抑制噪声的算法仿真及结果分析 .................................................................... - 17 -抑噪算法仿真实现................................................................................. - 17 -................................................................................................................... - 20 -不同算法的分离性能比较..................................................................... - 28 - 第四章结论与展望............................................................................................... - 34 - 致谢................................................................................................................. - 36 - 参考文献................................................................................................................. - 37 - 附录................................................................................................................. - 37 -基于盲源分离技术的语音信号噪声分析与处理摘要语音信号盲分离处理的含义是指利用BSS技术对麦克风检测到的一段语音信号进行处理。

语音信号的盲分离(毛丽娟)

课程设计任务书学生姓名：毛丽娟专业班级：通信0906指导教师：黄铮工作单位：信息工程学院题目: 语音信号的盲分离初始条件①matlab软件②盲信号处理知识要求完成的主要任务:根据盲信号分离原理，用matlab采集两路以上的语音信号，选择合适的混合矩阵生成若干混合信号。

选取合适的盲信号分离算法（如独立成分分析ICA等）进行训练学习，求出分离矩阵和分离后的语音信号。

设计要求（1）用matlab做出采样之后语音信号的时域和频域波形图（2）选择合适的混合矩阵，得到混合信号，并做出其时域波形和频谱图（3）采用混合声音信号进行训练学习，求出分离矩阵，编写出相应的确matlab 代码。

（4）用求出的分离矩阵从混合信号中分离出原语音信号，并画出各分离信号的时域波形和频谱图。

（5）对结果进行对比分析。

时间安排第17周，仿真设计第18周，完成（答辩，提交报告，演示）指导教师签名：年月日系主任（或责任教师）签名：年月日目录摘要 (3)Abstract (4)1 语音信号 (5)1.1 语音特性分析 (5)1.2 语音信号的基本特征 (6)2 盲信号处理 (8)2.1 盲信号处理的概述 (8)2.1.1 盲信号处理的基本概念 (8)2.1.2 盲信号处理的方法和分类 (9)2.1.3 盲信号处理技术的研究应用 (9)2.2 盲源分离法 (10)2.2.1 盲源分离技术 (10)2.2.2 盲分离算法实现 (10)2.3 独立成分分析 (11)2.3.1 独立成分分析的定义 (11)2.3.2 ICA的基本原理 (13)3 语音信号盲分离的实现 (15)3.1 盲信号分离的三种算法 (15)3.1.1 二阶盲辨识（SOBI） (15)3.1.2 FastICA算法 (15)3.1.3 CICA算法 (16)3.2 不同算法的分离性能比较 (17)3.3 FastlCA的算法仿真及结果分析 (17)4 结论 (22)5 参考文献 (23)附录 (24)摘要语音信号盲分离处理的含义是指利用BSS技术对麦克风检测到的一段语音信号进行处理。

一种基于盲源分离的DOA估计方法

收稿日期 2007-09-06 收修改稿日期 2008-04-08 Received September 06, 2007; in revised form April 8, 2008 1. 海军大连舰艇学院信号与信息技术研究中心, 大连 116018 1. Research Center of Signal and Information, Dalian
矩阵阵R¯ˆX进行= 奇(1/异L值) 分Lτ解=1R[¯ˆXτ
(X¯ )]. 对得到的平均时间延迟相关 = U¯ RS V¯ H + σ2I, 其中 (·)H 表示
共轭转置, U¯ 和 V¯ 分别称为左右奇异矩阵. 则此时估计的阵
列流形 Aˆ = Q#U¯ = [aˆ1, aˆ2, · · · , aˆN ], 其中 (·)# 表示求伪逆,
离, 完成对阵列流形和源信号的估计, 然后根据 ESPRIT 方法原理, 利用子阵间的相位延迟完成目标方位估计. 仿真实验和海上实测数据结果表明, 所提方法能准确估计出目标的方位和相应的源信号. 同时, 在阵元数、信噪比、快拍数的要求和方位分辨率上表现出了比多重信号分类 (Multiple signal classiﬁcation, MUSIC) 方法更优的性能.
4.1 仿真实验
仿真实验考虑均匀线列阵位于两窄带目标源的远场, 目标源 1 的方位为 15 度, 目标源 2 的方位为 16 度. 用式 (9) 所定义的圴方根误差 (Root mean square error, RMSE) 来检验所提方法的有效性[3], 并与经典的高分辨方位估计 MUSIC 方法进行对比.
复数算法或修改的实数算法, 完成对阵列接收信号的分离,
如果能实现对阵列流形 A 的估计, 则完全可实现目标方位 θi 的估计.

脑电信号中眼电伪迹的自动去除算法

脑电信号中眼电伪迹的自动去除算法王魁;叶闯;沈益青;王柏祥【期刊名称】《计算机工程》【年(卷),期】2011(037)023【摘要】为实现眼电伪迹的自动去除,提高算法的有效性和稳健性,提出一种眼电伪迹自动去除算法.采用样本熵和一种通用的伪迹判决方法对眼电伪迹进行自动识别,通过脑电信号的重构实现眼电伪迹的去除.实验结果表明,对于不同长度的真实脑电信号,该算法均能准确地去除眼电伪迹,较好地保留其他的脑电信号成分,且可以完全自动地去除眼电伪迹,适用于实时场合.%In order to automatically remove the ocular artifact from Electroencephalogram(EEG) data, this paper presents an effective and robust algorithm. Blind Source Separation(BSS) algorithm is used to separate real EEG signal, and a universal approach together with sample entropy is employed to identify the artifact components. The artifact is eliminated through reconstruction of EEG data. Simulation results are compared with a robust method based on fractal dimension and show the proposed algorithm can eliminate ocular artifact accurately and do little harm to useful EEG signals that for real EEG data of different lengths. Meanwhile, the proposed method does not need any reference channel, and is fully automated, which is suitable for real-time applications.【总页数】4页(P257-260)【作者】王魁;叶闯;沈益青;王柏祥【作者单位】浙江大学信息与电子工程学系电子电路与信息系统研究所,杭州310027;浙江大学信息与电子工程学系电子电路与信息系统研究所,杭州310027;浙江大学信息与电子工程学系电子电路与信息系统研究所,杭州310027;浙江大学信息与电子工程学系电子电路与信息系统研究所,杭州310027【正文语种】中文【中图分类】TN911.72【相关文献】1.基于子空间分解的脑电信号眼电伪迹自动去除方法研究 [J], 付荣荣;侯培国;时培明;孟宗2.脑电信号中眼电伪迹自动去除方法的研究 [J], 李明爱;崔燕;杨金福3.脑电信号中眼电伪迹自动识别与去除方法研究 [J], 李佳庆;李海芳;白一帆;阴桂梅;孙丽婷4.精神分裂症患者脑电信号中眼电伪迹自动去除方法 [J], 赵云;于毅;闫岑;司雅静;张红星;史丽娟5.采用样本熵自适应噪声完备经验模态分解的脑电信号眼电伪迹去除算法 [J], 杨磊;杨帆;何艳因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

ITERATIVE TECHNIQUES FOR BLIND SOURCE SEPARATION

EUSIPCO ’92ITERATIVE TECHNIQUES FOR BLIND SOURCE SEPARATIONUSING ONLY FOURTH-ORDER CUMULANTSJean-François CardosoTélécom Paris.Dept Signal,46rue Barrault,75634Paris CEDEX13,FRANCE.Email:cardoso@sig.enst.frAbstract."Blind source separation"is an array processing problem without a priori information(no array manifold).This model can be identiﬁed resorting to4th-order cumulants only via the concept of4th-order signal subspace(FOSS)which is deﬁned as a matrix space.This idea leads to a"Blind MUSIC"approach where identiﬁcation is achieved by looking for the(approximate)intersections between the FOSS and the manifold of1D projection matrices.Pratical implementations of these ideas are discussed and illustrated with computer simulations.1.INTRODUCTIONThis paper adresses the problem of blind source separation or independent component analysis in the complex case where it can be seen as a narrow-band array processing problem:the output,denoted x(t),of an array of m sensors listening at n discrete sources takes the form: (1)x(t)=p=1,nΣs p(t)a p+n(t)where s p(t)denotes the complex signal emmited by the p-th source;where a p is aﬁxed(deterministic)vector called the p-th source signature;and where n(t)is an independent additive noise assumed to be normally distributed with arbitrary covariance.In"standard"array processing,the same data model is used but the source signatures depend on very few location parameters and this dependence is assumed to be known via the array manifold.In contrast,we adress here the blind problem where no a priori information is available about source signatures.Hence blind qualiﬁes any processing based on the sole obervations."Blindness"is compensated by exploiting the hypothesized assumption of source independence.In the following it is assumed that:•source signals are statistically independent,•source signals have non vanishing kurtosis,•source signatures are linearly independent.Blind source separation is understood as estimation of the source signals s p(t),while blind identiﬁcation refers to the estimation of the source signatures a p.In the following, we focus on identﬁcation since separation can be based on signature estimates.The blind problem is interesting because its solution allows to process narrow band array data without explicit knowledge about array geometry and without assumptions about wavefront shapes.Various solutions relying on the use of both2nd-order and4th-order cumulant statistics of the array output have already been reported[1-4].These approaches make use of2nd-order information to whiten the data,and4th-order information is then used to process the resulting orthogonalized problem.The additive noise is assumed to be normally distributed:it has no effect on the(exact)4th-order cumulants but2nd-order noise cumulants do not vanish so that the spatial structure of the noise covariance has to be known,modelled or estimated in order to achieve consistent2nd-order prewhitening. These limitations can be overcome by giving up the idea of 2nd-order whitening and resorting to4th-order cumulants only[5-6].It is the purpose of this communication to show how the concept of fourth-order signal subspace yields simple implementations of4th-order only blind identiﬁcation.2.BLIND IDENTIFICATION2.1On identiﬁability.The blind context does not lead to full identiﬁability of the model(1)because any complex factor can be exchanged between s p and a p without modifying the observation.Hence if no a priori information is available,each signature can be identiﬁed only up to a scale factor.We take advantage of this to assume,without any loss of generality,that each signature a p has unit norm.With this constraint,an unidentiﬁable phase term is still present in a p.For each source p,we denote asΠp the orthogonal projector onto the1D space where the p th component lives.It is the space spanned by the signature a p and the projector onto it is(2)Πp=∆a p a p∗This hermitian matrix is unaffected by any phase term in a p and conversely determines a p up to a phase term.It follows that the projectorsΠp are the algebraic quantities that can be,at best,identiﬁed in the blind context.It iseasily seen that knowing these projectors is sufﬁcient to perform blind separation of the source signals s p(t) because they allow to construct for each source the linear ﬁlter that zeroes all the components but the one speciﬁed. We then deﬁne blind identiﬁcation as the problem of estimating the projectorsΠp from sample statistics only. 2.2Blind MUSIC.The approach to blind identiﬁcation presented in this contribution can be seen as a blind4th-order version of the celebrated MUSIC algorithm.The MUSIC technique is based on the concept of signal subspace which is the vector space spanned by the steering vectors.It can be summarized as i)Estimate the signal subspace using the covariance.ii)Search for the steering vectors which are the closest to the signal subspace.The search is,of course,across the array manifold:this is how MUSIC exploits the a priori information contained in the parameterization of the steering vectors.The fourth-order signal subspace(FOSS)is deﬁned as the real span of the projectorsΠp i.e.as the linear matrix space made of all possible linear combinations with real coefﬁcients of the projectorsΠp:(3)FOSS={M|M=p=1,nΣγp a p a p∗,γp∈R}Let us now consider the following idea for blind identiﬁcation i.e.estimation of theΠp:i)Estimate the FOSS using4th-order cumulants.ii)Search for the orthogonal1D projectors which are the closest to the FOSS.The closest projectors to the FOSS are taken as estimates of the source projectorsΠp.Such an idea could be termed"blind MUSIC"because,in spite of its strong analogy with the classical MUSIC,no signature parameterization is assumed here:the search is across the so called rank one manifold(ROM)which is deﬁned as the set of all rank-one unit-norm hermitian matrices i.e.across all the1D orthogonal projectors.The reason why Blind MUSIC works is that a matrix space with structure as in eq.(3)is shown,under mild conditions,to contain no other1D projectors than the ones used in its construction,i.e.theΠp.This is obviously true as soon as the signatures a p are linearly independent since in that case,a matrix M as in eq.(3)has a rank equal to the number of non-zero coefﬁcientsγp.If M is a1D projector, it has rank one,hence all the coefﬁcientsγp but one are zero and M is then necessarily one of theΠp.We now have to discuss i)FOSS estimation from4th-order cumulants ii)practical implementations of the blind MUSIC search.3.FOURTH-ORDER SIGNAL SUBSPACE3.1Quadricovariance.Weﬁnd convenient to make temporary use of indexed notations to express the cumulants of the vector process x.Let us denote by x i the i-th coordinate of vector x and by x i the i-th coordinate of its dual x∗.Of course,only orthonormal basis are used: x i is just the complex conjugate of x i.The covariance classically is the matrix R whose(i,j)-coordinate denoted r i j is the2nd-order cumulant of x i and x j:(4)r i j=∆Cum(x i,x j)1≤i,j≤m Similarly,we deﬁne the quadricovariance of x as the set of m4complex scalars,q il jk,1≤i,j,k,l≤m:(5)q il jk=∆Cum(x i,x j,x k,x l)Our approach to process4th-order information is to consider the quadricovariance as a matrix mapping denoted Q,which to any matrix M with coordinates m i j associates the matrix N=Q(M)with coordinates n i j according to:(6)n i j=1≤k,l≤mΣq il jk m k lThe quadricovariance has the two following properties:i) it maps any hermitian matrix to another hermitian matrix. ii)it is itself an hermitian operator in the(usual)sense that for any matrices M and N we have<N|Q(M)>∗= <M|Q(N)>with the Euclidian scalar product <M|N>=∆Tr(NM H).These are trivial consequences of cumulant symmetries.It follows[3]that the quadricovariance admits m2real eigenvalues,denoted µi,i=1,m2and m2corresponding orthonormal hermitian eigen-matrices,denoted E i,i=1,m2,verifying:∀i=1,m2Q(E i)=µi E i withE i=E i H,µi∈R,Tr(E i E j)=δ(i,j)As a simple consequence[3]of cumulant additivity and multilinearity,the quadricovariance of a linear mixture(1) of independent components takes the special form:(7)Q(M)=p=1,nΣk p a p∗Ma a p a p a p∗with no contribution from the additive noise(since it has been assumed Gaussian and independent of the signals) and where the kurtosis of the p-th source is denoted by k p: (8)k p=∆Cum(s p,s p∗,s p∗,s p)Equation(7)evidences that the image space of the quadricovariance Q is spanned by the projectors Πp=a p a p∗(hence the name"FOSS").It has exactly rank n if no kurtosis k p is zero and if the projectorsΠp are linearly independent.This last condition is fulﬁlled whenever the signatures a p are themselves independent.It follows that quadricovariance eigen-decomposition shows only n non-zero eigenvalues.Let us assume that they are numbered in such a way that the corresponding n eigen-matrices are(E i|i=1,n).These eigen-matrices form an hermitian orthonormal basis of the FOSS.3.2FOSS estimation.When a strongly consistent estimate of the signal covariance is used,the2nd-order signal subspace estimate obtained via eigen-decomposition also is strongly consistent.The same can be shown to hold for the FOSS estimates obtained from an eigen-decomposition of the sample quadricovariance into eigen-matrices.This should be the preferred FOSS estimation method for small arrays but eigen-decomposition of the quadricovariance may be too expensive with large arrays.Note however that only a small number of eigen-matrices need to be estimated(n and not m2)and this fact can lead to large computational savings(see[7]).Even in that case, the whole set of4th-order cumulants is needed,and quadricovariance estimation cost may be prohibitive. Fortunately,the FOSS can be estimated in a simpler manner.We demonstrate this in the(rather common)case where signals are circurlarly distributed.Cumulant expression in terms of the moments then reduces to: (9)q il jk=E{x i x j x k x l}−r i j r l k−r l j r i kand it is readily checked that the quadricovariance image of any matrix M accordingly reduces to:(10)Q(M)=E{(x∗Mx x)x x∗}−RMR−R Tr(MR) This expression admits an obvious sample counterpart showing that Q(M)can be estimated at a cost similar to the covariance.This suggests to choose a priori a set of n hermitian matrices M i and to estimate Q(M i)according to (10).The result will be a set of n almost surely independent matrices of the FOSS.They can then be orthonormalized(by a Gram-Schmidt procedure for instance)into an orthonormal hermitian basis of the FOSS. Such a procedure obviously yields FOSS estimates with higher variance than those obtained by eigen-decomposition of the whole set of4th-order cumulants. Since it is not possible to ensure in advance that the Q(M i) actually are independent,a safer solution would be to use a number of M i larger than n.4.BLIND MUSIC IMPLEMENTATIONFrom now on,we assume that a FOSS estimate is available in the form of a set of n hermitian orthonormal matrices:(M i|i=1,n)forming a basis of the estimated FOSS.The following search implementations do not depend on the particular FOSS estimation technique.Blind MUSIC can be implemented as searching through the FOSS the closest ROM matrix(see the PQN technique below)or,alternatively,as searching through the ROM the closest FOSS matrix(seeΠV3)In both cases,the suggested techniques do not implement the search via a gradient(or similar)approach but expresses the Blind MUSIC estimates asﬁxed points of an appropriate mapping.In our simulations,we have found that theseﬁxed points were the only stable points:the blind MUSIC search can then be implemented as the iteration of these mappings with arbitrary starting points.4.1ΠV3Search.The natural approach to blind MUSIC is to maximize the norm of the projection onto the FOSS of a matrix A under the constraint that it is a1D projector. Using an orthonormal hermitian basis,the squared norm of this projection,denoted d,is the sum of the squared projections onto each basis matrix.(11)d=i=1,nΣTr2(A M i)Blind MUSIC estimates are obtained as the maximizers of d under the constraint that A=v v∗with v∗v=1.Since Tr(A M i)=v∗M i v,the variation with respect to v of a Lagrange function L=1/2d−λv∗v associated to this constrained optimization problem is:δL=i=1,nΣ(v∗M i v)(v∗M iδv+δv∗M i v)−λ(v∗δv+v∗δv) Deﬁning the cubic vector mapping v→φ(v)as: (13)φ(v)=∆Σi=1,n(v∗M i v)M i vthe Lagrange function variation is rewritten in:(14)δL=(φ−λv)∗δv+δv∗(φ−λv)which is zero for anyδv iffφ(v)=λv.This is equivalent to v being aﬁxed point of the mapping v→Φ(v)where: (15)Φ(v)=∆φ(v)/|φ(v)|TheΠV3search(where V3is a reminder for the cubic dependence on the iterated vector)starts with a random vector and then iteratively computes its image throughΦ.4.2PQN Search.An alternate approach is to search for matrices of the FOSS that are as close as possible to the ROM.The basic idea is to start with an arbitrary matrix of the FOSS and to repeatedly project it onto the ROM and back onto the FOSS.Projection onto the ROM is equivalent to truncating the matrix to itsﬁrst principal eigen-component,which requires an eigen-decomposition at each step.On the other hand,repeatedly squaring a matrix has the effect of enhancing the dominant eigenvalue.In our experiments,we have found that the projection onto the ROM,being included in the iteration loop,could be replaced by a simple matrix squaring followed by renormalization The PQN algorithm is just cycling through the three steps of projection,quadration, and normalization,hence the acronym"PQN".After convergence,the dominating eigen-vector is extracted, providing an estimate of one of the source signatures.Quadration and projection can be efﬁciently implemented in a single step by representing the iterated matrix,say A,by its(real)coordinates a i,i=1,n in the FOSS basis:A=Σa i M i.The squared matrix then is A2=Σa i a j M i M j.Since an orthonormal basis is used, the projection of A2onto the FOSS has coordinates a k′given by:(16)a k′=Σi,j t ijk a i a j with t ijk=∆Tr(M i M j M k) Hence,by pre-computing the table t ijk,each quadration-projection is computed in the single step(16),involving only n3real multiplications.4.3Simulation results The following simulation results are for a uniform linear half-wavelength array of4sensors, two independent PSK modulated sources of unit variance located respectively at0and20degrees(i.e.under the same lobe).The signal is corrupted by additive Gaussian white noise with covarianceσI.We performed20Monte-Carlo runs using the PQN algorithm for data lengths of50, 100,200,500,1000and for noise levelsσ=-10,0,10,20 dB.For each run,we plot a performance indexρdeﬁnedas (17)ρ=n1p =1,nΣ1−Tr (Πˆp Πp)where each Πˆpis the estimated p -th projector.This index also is the squared sine of the angle between each signature and its estimate (averaged on the sources).Perf.index10E-110E-210E-310E-4501002005001000-10dB SNR•••••••••••••••••••••••••••••••Perf.index10E-110E-210E-310E-45010020050010000dB SNR•••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••Perf.index10E-110E-210E-310E-450100200500100010dB SNR•••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••For negative SNR,the data lengths used here do notallow any correct estimation :the performance index is close to 0.5,indicating "random estimation"!But as the SNR gets positive meaningful estimates are obtained with relatively short data lengths.Also note that there is no signiﬁcant improvement when the SNR goes from 10dB to 20dB.This is a general feature of 4th-order-only blind techniques :when the noise level is low enough,the performance is dominated by the sample size.This could be contrasted with the standard parametric MUSIC (2nd-order or 4th-order)where,at low noise levels,the varianceSample sizePerf.index10E-110E-210E-310E-450100200500100020dB SNR •••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••of the estimates is proportional to the noise power.Another remark is that these simulations are for equipowered sources :the performance would degrade for a source when its power gets weaker.This effect shows at any order but is naturally more severe at fourth-order than at 2nd-order.Just as in the MUSIC case,asymptotic performance can be obtained in closed form but room is deﬁnitely lacking for exposition of the results.They will be presented at the conference.CONCLUSION.The notion of fourth-order signal subspace (FOSS)has been introduced.This matrix space,function of the 4th-order cumulants,is the natural 4th-order counterpart of the classical 2nd-order signal subspace.Exploited in a "blind MUSIC"fashion,it allows for blind identiﬁcation without resorting to 2nd-order information.This can be done with one of the low cost ﬁxed point techniques presented here.REFERENCES[1]on,"Independent Component Analysis",Proc.Int.Workshop on Higher-Order Stat.,Chamrousse,France,Jul.91,pp.111-120.[2]M.Gaeta,coume,"Source Separation Without A Priori Knowledge :the Maximum Likelihood Solution",Proc.EUSIPCO,Barcelona,Spain,Sept.90,pp.621-624.[3]J.F.Cardoso,"Eigen-structure of the fourth-order cumulant tensor with application to the blind source separation problem",Proc.ICASSP’90,pp.2655-2658,Albuquerque,1990.[4]V.C.Soon,L.Tong,Y.F.Huang,R.Liu,"An extended fourth order blind identiﬁcation algorithm in spatially correlated noise",Proc.ICASSP’90,pp.1365-1368,Albuquerque,1990.[5]J.F.Cardoso,"Super-Symmetric Decomposition of the Fourth-Order Cumulant Tensor.Blind Identiﬁcation of More Sources than Sensors",Proc.ICASSP’91,pp.3109-3112,Toronto,1991.[6]G.Giannakis,S.Shamsunder,"Modelling of non Gaussian array data using cumulants :DOA estimation with less sensors than sources",Proc.of conf.on Info.Sci.and Syst.,Baltimore,MD,1991.[7]J.F.Cardoso,on,"Tensor-based Independent Component Analysis",Proc.EUSIPCO,Barcelona,Spain,Sept.90,pp.673-676.。

盲源分离技术及其发展

盲源分离技术及其发展王春华，公茂法, 衡泽超时间:2009年11月06日字体:关键词:信号处理语音识别图像处理移动通信医学信号处理摘要：盲源信号分离是一种功能强大的信号处理方法，在生物医学信号处理、阵列信号处理、语音识别、图像处理及移动通信等领域得到了广泛的应用。

简要介绍了盲源分离的数学模型、可实现性、可解的假设条件及算法，综述了盲源分离的发展及研究现状，提出了其未来的发展方向。

关键词：盲源分离；独立分量分析；发展盲源分离BSS(Blind Source Separation)是信号处理中一个传统而又极具挑战性的问题。

BSS指仅从若干观测到的混合信号中恢复出无法直接观测的各个原始源信号的过程。

这里的“盲”指源信号不可观测、混合系统特性事先未知这两个方面。

在科学研究和工程应用中，很多观测信号都可以看成多个源信号的混合，所谓“鸡尾酒会”[1]问题就是一个典型的例子。

其中独立分量分析ICA(Independent Component Analysis)[2]是一种盲源信号分离方法，它已成为阵列信号处理和数据分析的有力工具，而BSS比ICA适用范围更宽。

目前国内对盲信号分离问题的研究，在理论和应用方面也取得了很大的进步，但是还有很多问题有待进一步研究和解决。

1 盲源分离基本理论1.1 盲源分离的数学模型盲信号分离研究的信号模型主要有线性混合模型和卷积混合模型，盲源分离源信号线性混合是比较简单的一种混合形式，典型的BSS/ICA问题就是源于对独立源信号的线性混合过程的研究。

1.1.1 盲源分离的线性混合模型所谓的“鸡尾酒会”问题，具体描述是：在一个鸡尾酒会现场，如果用安放在不同位置的多个麦克风现场录音，则所记录的信号实际上是不同声源的混合信号。

人们希望从这些混合录音信号中把不同的声源分离出来，这显然不是一件很容易的事，至少用传统的频域滤波方法行不通。

因为不同声源信号的频谱相互混叠在一起，无法有效地设计滤波器，但从频谱的角度可以把不同声源分离出来。

盲源分离综述_问题_原理和方法

中图分类号:T N97111 文献标志码:A 文章编号:C N51-1694(2008)02-0001-05收稿日期:2007-11-29;修回日期:2007-12-30作者简介:陈锡明(1970-),男,高级工程师,博士;黄硕翼(1983-),男,硕士研究生。

盲源分离综述———问题、原理和方法陈锡明,黄硕翼(信息综合控制国家重点实验室,成都610036)摘要:盲源分离,是从观测到的混合信号中恢复不可观测的源信号的问题。

作为阵列信号处理的一种新技术,近几年来受到广泛关注。

文章按源信号不同的混合方式,将盲源分离问题分为三种类型:线性瞬时混合、线性卷积混合和非线性混合,综述了它们各自分离的原理和方法,并结合国内外的研究现状,对未来的发展作出了展望。

关键词:盲源分离;独立分量分析B lind Source Separation :Problem ,Principle and MethodCHE N X i 2ming ,HUANG Shuo 2yi(National In formation C ontrol Lab oratory ,Chengdu 610036,China )Abstract :Blind source separation is to recover unobserved source signals from observed mixtures.As a new technology of array signal processing ,it has attracted wide attention.Blind source separation is classified into three types :linear instantaneous mixtures ,linear conv olutional mixtures ,and nonlinear mixtures ,as per different mixture methods.And a survey is presented on separation principles and methods of each type.The prospect of future development is given too.K ey w ords :blind source separation ;independent com ponent analysis (ICA )1　引言盲源分离(BSS )是信号处理领域的一个基本问题,是根据观测到的信号来分离或恢复出未知源信号的过程。

盲源分离程序流程

盲源分离程序流程盲源分离（Blind Source Separation, BSS）是一种无监督的学习方法，其目的是从混合的信号中恢复出原始的独立源信号，而不需要知道混合模型的具体参数。

以下是盲源分离的主要程序流程：1. 信号采集目的：收集需要进行盲源分离的混合信号。

操作：使用适当的传感器或仪器从实际环境中获取混合信号。

注意：确保采集的信号质量，减少噪声和干扰。

2. 预处理目的：去除或减少信号中的噪声、失真和其他不需要的成分。

操作：+ 滤波：使用滤波器（如低通、高通或带通滤波器）去除噪声。

+ 标准化：调整信号的幅值，使其满足特定范围。

+ 去均值：确保信号的均值为0。

3. 特征提取目的：从预处理后的信号中提取出对于盲源分离有用的特征。

操作：+ 时域分析：计算信号的时域统计特性。

+ 频域分析：通过傅里叶变换等方法分析信号的频域特性。

+ 时频分析：使用短时傅里叶变换、小波变换等方法分析信号的时频特性。

4. 分离算法目的：根据提取的特征，使用适当的算法将混合信号分离成独立的源信号。

操作：+ 独立成分分析（ICA）：通过最大化非高斯性来分离独立源。

+ 主成分分析（PCA）：通过去除信号中的冗余成分进行分离。

+ 二次规划等优化算法：用于更复杂的盲源分离问题。

5. 结果评估目的：评估盲源分离的效果，判断分离出的信号是否接近真实的源信号。

操作：+ 主观评估：通过人工听测或其他方式，直接评价分离效果。

+ 客观评估：使用如信噪比（SNR）、互信息（MI）等量化指标来评估。

6. 结果输出目的：将分离得到的源信号以适当的方式呈现出来。

操作：+ 信号重构：将分离得到的源信号重构为原始的时间序列。

+ 可视化：使用图表、波形图等方式展示分离结果。

+ 数据存储：将分离得到的源信号保存为文件或数据库，以便后续分析或使用。

总结：盲源分离程序流程包括信号采集、预处理、特征提取、分离算法、结果评估和结果输出等步骤。

每个步骤都有其特定的目的和操作，通过这一流程可以有效地从混合信号中恢复出原始的独立源信号。

盲源分离文档

盲源分离什么是盲源分离？盲源分离（Blind Source Separation）是一种信号处理技术，用于从混合信号中将源信号分离出来，而不需要关于源信号的先验信息。

盲源分离在许多领域都有广泛的应用，例如语音信号处理、图像处理、生物医学工程等。

盲源分离的原理盲源分离的原理基于独立成分分析（Independent Component Analysis，ICA）的概念。

ICA假设混合信号是源信号的线性组合，并尝试找到一个转换矩阵，使得通过转换后的混合信号在各个维度上最大程度上变得相互独立。

通过独立成分分析，盲源分离技术可以将混合信号恢复为源信号。

盲源分离的应用语音信号处理在语音信号处理中，盲源分离可以用来从混合语音信号中分离出不同的说话者的语音信号。

这对于语音识别、语音增强、人机交互等应用非常重要。

图像处理在图像处理中，盲源分离可以用来从混合图像中分离出不同的成分，例如前景和背景、深度信息等。

这对于图像增强、图像分析、计算机视觉等应用非常有用。

生物医学工程在生物医学工程中，盲源分离可以用来分离脑电图（EEG）信号中不同脑区的活动。

这对于研究脑功能和脑疾病诊断都具有重要意义。

盲源分离的挑战盲源分离面临着一些挑战。

首先，混合信号的混合过程往往是非线性的，这给分离过程带来了一定的困难。

其次，混合信号中的噪声会影响分离效果，因此需要对噪声进行建模和处理。

最后，盲源分离问题本质上是一个不适定问题，即存在无穷多个与观测数据一致的解。

为了解决这些挑战，研究者们提出了许多改进的盲源分离方法，包括非负矩阵分解、卷积神经网络等。

盲源分离的应用工具目前，有许多开源的软件包和工具可用于实现盲源分离。

以下是一些常用的工具：•FastICA：基于独立成分分析的算法，可用于分离混合信号。

•BSS Eval：用于评估盲源分离算法性能的工具包。

•MIRtoolbox：用于音频信号处理和音乐信息检索的工具包，包含盲源分离的功能。

结论盲源分离是一种重要的信号处理技术，可以在没有先验信息的情况下从混合信号中分离出源信号。

脑机融合控制中脑电伪迹处理方法

适应的沉浸式交互和融合⑶.目前，这种BCIC/BMIC已成为国际前沿研究热点，研究旨在变革传统的人机交互和融合方式，提高人类的生活质量.这类BCIC/BMIC系统的典型控制信号源Electroencephalo gram, EEG），其在头皮采集，每个电极的记录值是大量神经元电活动的综合结果⑷.尽管该采集方法无创、设备便携，价格不昂贵，其时间分辨率高适合实时控制，然而EEG信号信噪比低、空间分辨率低、含有强的伪迹（如眼动伪迹、肌动伪迹、电极移动和线路噪声等），这给BCIC/BMIC中脑电信号的处理带来了巨大的挑战⑸.
作者简介:熊馨(1984 -)，女，博士，讲师.主要研究方向:脑机接口及其应用.E-maU：xiongxin840826@ 163. com 通信作者:伏云发(1969 -)，博士，教授.主要研究方向:脑信息处理与脑机交互融合控制.E -maU：£y£@ ynu. edu. cn
第3期
熊馨，杨秋红,周建华，等:脑机融合控制中脑电伪迹处理方法
中图分类号:TP391 文献标志码:A
文章编号：1007 -855X(2021)03 -0056 - 15
Removing Artifacts from EEG for Brain - Machine Integration Control
XIONG Xin1, YANG Qiuhong1, ZHOU Jianhua1, XU Baolei2, LI Yongcheng2, YIN Xuxian2, FU Yunfa1
1脑电中存在的伪迹
脑电信号是一种非线性非平稳性的中枢神经电生理信号，具有丰富的节律活动（其常用的频带范围为 0 ~30 Hz,gamma波则高于30 Hz），并且其瞬变响应中也含有丰富的波形信息（如幅值、潜伏期和相位等事件相关电位（Event - related potentials, ERPs）信息），它们隐含着一定的神经科学含义，可表征大脑功能的动态变化.