盲信号处理几个关键问题的研究

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。

光纤盲区的判断与处理

信息通信INFORMATION & COMMUNICATIONS2020年第5期（总第209期）2020(Sum. No 209)光纤盲区的判断与处理胡传胜九刘碌（1.中国联通呼伦贝尔分公司网络维护中心，内蒙古呼伦贝尔021000;2.中国联通呼伦贝尔分公司大杨树營业部，内蒙古呼伦贝尔165456）摘要:在光纤测试中，盲区测试中的一大难点。

由于测试链的盲区的存在，难以确定反射事件或衰减事件,这些都给光纤的精确定位带来困难，从而影响到光纤线路故障的查找，文章由特殊到一般的方法解释了盲区的形成因素，并指出盲区对测试及系统的危害，给出了处理盲区的方法。

关键词:菲涅尔反射;事件盲区;衰减盲区；回损;换脉宽测试中图分类号:TN818 文献标识狷:A 文章编号:1673-1131（2020）05-0181-030引言在OTDR 测试光纤光特性中，发现中间有距离10多米的的两个法兰只能测试到一个，一个带有法兰盘的尾缆再短连一个5米长的尾缆是测试不到5米长的尾缆的，两个相近的接头盒只能测试到一个接头，这样往往处理法兰及接头盒故障时，找不到两个接头盒（或法兰）具体的鯉，不知打开哪个,给故障处理带来很大的困难，实际上这是光纤测试中的盲区问题，给故障处理带来很大的困难。

盲区是OTDR 测试中的一个难点，也是一般维护人员回避的问题，本文以浅显易懂的方式介绍盲区的原因、大小及对测试的影响，最后给出具体的可操作的方案。

1盲区现象1.1 OTDR 的测试原理OTDR 通过发射光脉冲到光纤里,由于光纤中玻璃的不均匀性造成折射率不同使光发生漫反射，就是瑞丽散射,四面八方的漫反射中返回OTDR 的部分光就是背向反射光；光在遇到连接器或末端时，由于连接器处是空气与玻璃的交界处，所以折射率变化很大，会有很强的反射光（称为菲涅尔反射）返回OTD 艮返回到OTDR 的光经光电转换形成OTDR 的曲线，图1为各种曲线特征的OTDR 曲线。

盲信号总结

盲分离研究背景与数学模型简介：盲信号分离是当前信号处理领域最热门的技术之一。

由于其重要的理论价值和广泛的应用前景 ,盲信号分离在近 20 年引起了广泛的重视和研究。

盲信号分离起源于鸡尾酒会议问题 ,即在很多人同时说话的情况下(通常包含噪声),怎样从多个声音采集设备(如麦克风)采集到的声音信号中分离出所需要的各个说话者的声音?在这个过程中,各个信号源未知,信号混叠参数即传输信道的先验知识也未知,因此我们称这个过程是“盲”的。

目前,以盲信号分离为核心的盲信号处理技术已经成为重要的研究课题,并在许多领域,特别是在语音信号分离与识别、生物信号(如脑电图、心电图)处理、雷达、声纳、遥感、通信系统、噪声控制等领域,吸引了大量的研究和重视。

盲信号分离：是指在不知道源信号和传输信道特性的情况下,从一个传感器阵列的输出信号(也叫观测信号,混叠信号)中分离或估计出源信号的波形。

目标是如何最大化分离信号的独立性。

观测数据：是一组传感器的输出,其中每个传感器接收到的是源信号的不同混合。

源信号混合方式：有线性和非线性两种方式。

当混叠模型为非线性时,一般很难从混叠数据中恢复源信号,除非对信号和混叠模型有进一步的先验知识。

线性模型有三种：（1)线性瞬时混叠(2)延迟无回声混叠(3)回声混叠1，线性瞬时混叠模型：目前主要采用的工具是稀疏成分分析。

2，延迟无回声混叠模型：即每个传感器仅接收到每个源一次。

由于传输距离的远近及传输介质的影响，源信号到达每个传感器的时刻可能并不是同时的。

3，回声混叠：各个传感器不仅直接接收到每个源信号,而且还接收到每个源信号的回声信号。

根据混叠方式对盲信号分离进行分类：如果根据传感器个数M 和源信号个数N 来分类,则把M > N称为超定模型,M = N为适定模型,M < N称为欠定模型。

欠定模型比适定模型和超定模型更难求解。

对适定或者超定模型,只要能够估计出混叠矩阵,就能恢复源信号。

●按照未知信号源的混合形式，可以将盲处理分为线性混合和非线性混合两种类型，其中线性混合包括瞬时混合和卷积混合。

盲源分离和盲反卷积

维普资讯
第４期
２Ｏ０２年４月
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盲源分离和盲反卷积
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下，根据输人源信号的统计挣牲，由观测信号恢复出源信号仅
各个独立成分的过程这一过程义称为独立分量分析（ｄ－１ｅｎｐａｔｏｐｎｎＡａｙｓＩ＆ｅ＆ｎＣｍｏｅｔｎｌｉＣ）现在所指的盲源分离通常是ｓ－对观测到的源信号的线性瞬时混迭信号进行分离．当考虑到时间延迟的情况Ｆ．观测到的信号应该是源信号和通道的卷
积，积混迭信号进行盲分离通常称为肓反卷积（ｌｄｅ对卷Ｂｉ．ｎＤ
ｃｗｏｓｎＢ）盲源分离和盲反卷积方法的研究在语音、ｏ，ｕｉ－Ｄｌｏ通
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单通道时频混叠通信信号盲分离研究

单通道时频混叠通信信号盲分离研究通信信号的盲分离是盲信号处理研究领域的一个重要方向,在通信信号侦测、无线频谱检测和管理等方面有重要应用价值。

随着无线通信技术的快速发展和广泛应用,频谱资源日益紧张,电磁环境日趋复杂,在非协作接收通信信号的环境下,单个天线接收到多个多个通信信号的情况越来越普遍,这给通信信号处理和信息获取带来了挑战。

由于单通道接收到多个通信信号往往是在时频、频域上是互相重叠的,传统的时域或者频域滤波方法无法分离此类信号,因此对此类信号的盲分离或者盲提取方法进行研究具有重要的理论意义和实际应用价值。

本论文的工作主要着重于研究适合实际应用的单通道时频混叠通信信号的盲分离方法和实现算法。

首先研究了单通道混合通信信号的调制识别和信号个数估计问题,该问题是后续信号分离的基础；然后,针对同符号率数字通信信号混合和不同符号率数字通信信号混合两种信号混叠方式,分别进行盲分离算法的研究。

主要工作及贡献如下：1)提出了一种基于循环频率检测的单信道多信号调制识别和信号个数估计方法。

针对单信道同时接收到多个时频重叠的数字通信信号的应用场景,通过分析数字调制信号的二阶和四阶循环累积量的循环频率特性和结构特征,利用不同调制信号的循环频率特征差异,实现了对分量信号调制方式的识别和信号个数估计,其不需要知道各分量信号个数、功率、载频、符号率及定时等先验信息,具有很好的实用性。

同时,研究了对分量信号的频偏和符号率的精确估计方法,其基本思想是将符号率和载频估计问题近似为正弦信号的频率估计问题,利用内插法对基于谱线的符号率和载频估计值进行修正,显著地提高了估计精度。

2)针对单信道接收两路时频混叠通信信号的场景,提出了两种不同的时延估计方法。

首先,在成形滤波器和信道衰落已知的条件下,通过循环统计量得到时延估计的闭式解：其次,在成形滤波器和信道衰落未知条件下,利用两组循环自相关函数,构建关于时延参数的线性方程组,通过解线性方程组获得两个信号时延的闭式解；最后,分析了的时延估计的克拉美罗界。

第十一章盲信号与独立分量分析

工神经网络优化。 http://www.brain.riken.jp/lab/mns/amari
§11.2 独立分量分析概述
（3）芬兰赫尔辛基工业大学神经网络研究中心 www.cis.hut.fi/~oja www.cs.helsinki.fi/aapo.hyvarinen 高阶统计量引入PCA，提出了立足于逐次提取独立分量的固定点算法（fixed point algorithm) 。fast ICA :使提取信号非高斯性极大化。计算量小，收敛速度快。（4）法国学者：J.F.Cardoso http://tsi.enst.fr/~cardoso. JADE 算法批数据处理算法近年来引人注意的稀疏分量分析。
优化判据优化算法应用

§11.3 基本概念（与ICA相关）
mn E( x n ) （一）n阶矩：
（moment）
d n ( s ) ds n s 0
一阶均值三阶偏斜度特征函数二阶均方四阶峰度 (s) p( x)e sx dx
E[e sx ]
x n p( x)dx E[ x n ]
S X=AS
A B
Y=BX 解混矩阵
混合矩阵
基本原则: (1)非线性去相关。求B，使任意两输出yi, yj(i≠j)不相关; 且经非线性变换g(yi), h(yi)也不相关（高阶统计量）。 (2) 使输出尽可能非高斯化。Y的非高斯性的每个局部极大值都给了一个独立分量。（四）ICA研究机构
§11.2 独立分量分析概述
第十一章盲信号与独立分量分析
• §11.1 盲信号处理导论 • §11.2 独立分量分析概述 • §11.3 基本概念
• §11.4 ICA的优化判据

水声信号处理中的盲源分离技术研究

水声信号处理中的盲源分离技术研究随着科技的发展，水声通信技术得到了广泛的应用，但是由于水下环境的复杂性和信道的不稳定性，信号传输往往会被噪声和干扰所影响，造成了信号的失真和信息量的减小。

为了更好地解决这一问题，目前广泛采用的是水声信号处理技术，其中盲源分离技术是其重要的一部分。

一、盲源分离技术的基础理论盲源分离技术是一种利用多个输入信号恢复多个独立源信号的方法，通常假定输入信号是多个源信号的线性混合，并在不知道混合系数的情况下试图分离原始信号，因此称之为“盲源分离”。

在一个多维空间中，高维信号可以看成一个分布在这个空间内的点，而在空间中这些点所在的子空间是相对独立的。

如果这些子空间的维数足够小，那么源分离的任务就可以转化为一个统计估计问题，即如何确定每个子空间的方向和大小，从而最小化混合误差。

这种方法通常被称为“基于独立性的盲源分离”。

除了基于独立性的盲源分离方法外，盲源分离还有其他方法，例如基于二阶统计量的盲源分离、基于高阶累积量的盲源分离等，不过这些方法都需要在一定程度上对信号统计的次高阶或更高阶特征进行分析，实现较为复杂。

二、盲源分离在水声信号处理中的应用在水下通信中，信号传输通常会受到多种源的干扰和混叠，因此需要通过盲源分离技术将混合信号分离出来，提取出需要的信息。

在水声信号处理的具体应用中，盲源分离技术可以应用于以下几个方面。

1、水下通信水下通信是水声信号处理的重要应用，而盲源分离技术可以帮助分离多个源的混合信号，提高水下通信的可靠性和传输效率。

例如，在水下声呐中，盲源分离可以用来识别和分离传输波和反射波，得到更准确的距离和位置信息。

2、声纳图像处理声纳图像是一种实现水下地形探测、目标识别和障碍物探测的重要手段，在实际应用中常常会遇到多个目标和干扰源的信号混合。

通过盲源分离技术，可以将信号分离，得到目标区域的信息，从而实现声纳图像的处理和识别。

3、水声定位水声定位是利用声波在水下传输的速度和路径，确定目标物体的位置和方向。

医学影像处理中常见问题及解决方法研究

医学影像处理中常见问题及解决方法研究随着医学影像技术的发展，越来越多的医学影像处理方法被应用于临床实践中。

然而，在医学影像处理过程中，常常会遇到一些问题和挑战。

本文将探讨医学影像处理中常见的问题，并提供相应的解决方法。

一、图像质量问题医学影像的质量是影响诊断结果的关键因素之一。

然而，由于多种原因，图像可能出现质量问题，例如图像模糊、噪声干扰、伪影等。

1. 图像模糊：图像模糊可能由于图像采集过程中的运动模糊造成，或者由于成像设备的问题引起。

解决这个问题的方法之一是对图像进行去模糊处理。

常用的去模糊方法包括盲去模糊、非盲去模糊、基于统计的去模糊等。

2. 噪声干扰：噪声 pollution 是医学影像处理中非常严重的问题之一。

常见的噪声来源包括成像设备本身的噪声以及信号传输过程中引入的噪声。

在图像处理过程中，可以采用滤波器来消除噪声。

常用的滤波器包括均值滤波器、中值滤波器、高斯滤波器等。

3. 伪影：伪影是由于成像设备或人体组织的不均匀性导致的图像畸变现象。

解决伪影问题的方法包括校正和补偿。

校正方法通过算法来修正伪影，在图像处理过程中实现伪影的削弱或消除。

补偿方法则尝试从原始图像中恢复丢失的信息。

二、图像分割问题医学影像分割是在医学影像中识别和定位感兴趣区域的过程。

影像分割技术在病灶检测和计量分析等领域具有重要应用。

然而，图像分割常常面临一些挑战。

1. 低对比度：医学影像中的对比度通常较低，导致分割结果不准确。

为解决这个问题，可以采用图像增强技术来增加图像的对比度，例如直方图均衡化、CLAHE等。

2. 边缘模糊：边缘清晰是图像分割的基础，但医学影像中的边缘常常模糊不清。

解决这个问题的方法包括边缘增强和边缘检测。

边缘增强方法通过对图像进行滤波处理来增强边缘的对比度，例如基于梯度的边缘增强方法。

边缘检测方法可以根据边缘的梯度变化来定位和识别边缘。

3. 目标多样性：医学影像中的目标多样性往往使分割任务变得更加困难。

OFDM系统盲信道估计算法研究

OFDM系统盲信道估计算法研究OFDM系统盲信道估计算法研究1. 引言正交频分复用（OFDM）是一种广泛应用于现代通信系统中的调制技术，其具有高频谱利用率、强抗干扰能力和低复杂度等优点。

然而，OFDM系统在实际应用中仍然面临着信道估计的挑战。

传统的信道估计方法需要使用已知导频信号进行信道估计，但是其存在导频开销大和导频冲突等问题。

针对这些问题，盲信道估计算法被提出并得到广泛研究。

本文将重点研究OFDM系统的盲信道估计算法，为系统的实际应用提供更好的性能和可靠性。

2. 盲信道估计算法概述盲信道估计算法是指在无需已知导频信号的情况下，利用接收信号的统计特性对信道进行估计。

经典的盲信道估计算法主要包括最大似然估计算法（MLE）、最小均方误差算法（MMSE）和子空间分解算法等。

这些算法的目标是通过对接收信号进行处理，估计出信道的相关参数，从而实现信号的恢复和解调。

3. OFDM系统的盲信道估计算法针对OFDM系统的特点，研究者提出了一系列适用于OFDM系统的盲信道估计算法。

下面将介绍几种常见的算法。

3.1 基于第二阶矩的盲信道估计算法基于第二阶矩的算法是OFDM系统中最常用的盲信道估计算法之一。

其基本思想是通过估计接收信号的自相关矩阵来获得信道信息。

该算法的关键步骤包括：信号的分帧、子载波选择和自相关矩阵估计。

通过对接收信号的自相关矩阵进行分解，可以获取信道矩阵的估计值。

3.2 基于Cyclic Prefix的盲信道估计算法基于Cyclic Prefix的算法是针对OFDM系统中存在的信道时变性问题而提出的。

在OFDM系统中，由于多径效应和信号传播延迟等原因，接收信号可能存在时变性。

该算法的核心思想是通过利用接收信号中的Cyclic Prefix信息来估计信道的时变特性，并对接收信号进行补偿。

通过引入循环冗余校验（CRC）等技术，可以进一步提高信道估计的准确性。

3.3 基于压缩感知的盲信道估计算法压缩感知是一种新兴的信号处理技术，可以有效地利用信号的稀疏性进行重构和恢复。

盲源分离应用领域

盲源分离应用领域
盲源分离（BSS: Blind Source Separation），又称为盲信号分离，是指在信号的理论模型和源信号无法精确获知的情况下，如何从混迭信号（观测信号）中分离出各源信号的过程。

盲源分离和盲辨识是盲信号处理的两大类型。

盲源分离的目的是求得源信号的最佳估计，盲辨识的目的是求得传输通道的混合矩阵。

应用领域
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，语音信号识别，图像处理及移动通信等领域得到了广泛的应用。

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信号的过程，这里的“盲”，指源信号不可测，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是多个源信号的混合，所谓鸡尾酒会
问题就是个典型的例子。

其中独立分量分析ICA（Independent component analysis）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，在理论和应用方面取得了很大的进步，但是还有很多的问题有待进一步研究和解决。

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。

盲信号处理在机电声学监测与诊断中的应用

ｓｇｌ．ＴｈｓｐｐｒｇｖｅｒｌｅｐａａｉｎｏｈｓｆＢＳｎｄｔｃｉｎａｄｄｉｇｏｉｆｆｕｔｎｒｔｔｇｍａｈｎｒ，ａｄｃｎｂｅｔｅｉｎａｓｉａｅａｅａｇｎｅａｘｌｎｔｏｆｔｅｕｅｏＰｉｅｅｔｏｎａｎｓｓｏａｌｓｉｏａｉｃｉｅｙｎａｈｎ
ｆａｕｅｌｃａｇｌｎｔｈｒｉｇｃｎｉｉｎｏｑｉｍｅｓｅｔｒｓｗｉｈｎｅａｏｇｗｉｈｔｅｗｏｋｎｏｄｔｏｆｅｕｐｎｔ．Ｂｕｔｉｏｉｉｕｔｔｘｒｃｓｆ１ｎｆｒｔｏｒｍａｕｒｄｍｉ— ｌｔｉｓｔｏｄｆｃｌｏｅｔａｔｕｅｕｏｍａｉｎｆｏｍｅｓｅｘｆｉｔｅｉｅｔｙ，ｓｎｅｔｅｔｒｔｓｇａｓｕｕａｌｏｒｐｔｄｂｔｅｑｐｅｔ ’ ｉｎｌｒｎｉｅｕｒｓｄｒｃｌｉｃｈａｇｅｉｎｌｉｓｌｙｃｒｕｅｙｏｈｒｅｕｉｍｎｓｓｇａｓｏｏｓ．Ｃｏｓｑｅｔｙ，ｉｃｕｔｃｂｓｄｄａｎｏｉ，ｉｎｅｕｎｌｎａｏｓｉ－ａｅｉｇｓｓｔｉｒｃａｏｒｍｏｅｏｅｔａｎｉｔｒｅｅｃｉｎａｓｏａｋｒｕｄｎｉｅｎｃｕａｅｙｅｒｃｈａｇｔｓｇａｒｍｈｘｄｓｇａｓｏｏｓｃｕｉｌｔｅｖｒｒｓｒｉｅｆｒｎｅｓｇｌｒｂｃｇｏｎｏｓ，ａｄａｃｒｔｌｘｔａｔｔｅｔｒｅｉｎｌｏｔｅｍｉｅｉｎｌｆｗｎｆｌｓｇａ— ｏｓａｉ．Ｗｈｌｉｄｓｇａｒｅｓｎ（Ｐ）ｔｃｎｌｇｅｏｓａｐｗｅｆｌｔｏｎｔｉｌｆｓｐｒｔｏｅｈｎｉａｃｕｔｃｌｉｎｌｎｉｅｒｔｏｉｂｌｉｎｌｐｏｃｓｉｇＢＳｅｎｅｈｏｏｙｂｃｍｅｏｒｕｏｌｉｈｅｆｄｏｅａａｉｎｏｆｃａｃｌａｏｓｉａｅｍ

基于盲信号处理方法的LCD运动图像去模糊研究

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Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｌｉｒｓａｉｐａｉｄｃｙｔｌｄｓｌｙ；ｍｏｉｎｂｕ；ｍｏｉｎｐｉｔｒｅｐｎபைடு நூலகம்ｅｔｍｅ；ｐｉｔｓｒａｕｃｉｎ；ｑｕｔｏｌｒｔｏｃｕｅｒｓｏｓｉｏｎｐｅｄｆｎｔｏｈｉｄｄｃｎＯＵｉｎ１ｎｅｏＶ１ｔｏ
第４９卷
２１００年
第２期
３月
中山大学学报（自然科学版）

盲源分离问题综述

盲源分离问题综述盲源分离问题综述摘要：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。

本文主要阐述了盲源分离问题的数学模型、典型算法以及盲源分离的应用，并结合盲源分离问题的研究现状，分析了其未来的发展方向。

主题词：盲源分离;盲源分离的典型算法1. 引言盲信号分离问题起源于人们对“鸡尾酒会”问题的研究。

在某个聚会上，我们正在相互交谈，同一时刻同一场景下其他人的交谈也在同时进行着，可能还有乐队的音乐伴奏，这时整个会场上是一片嘈杂。

但是非常奇妙的是，作为交谈对象的双方，我们能够在这混乱的众多声音中很清晰的听到对方的话语，当然，如果我们偶尔走神，将精力放在乐队奏出的音乐时，我们也同样可以听清楚音乐的主旋律。

这种可以从由许多声音所构成的混合声音中选取自己需要的声音而忽视其他声音的现象就是鸡尾酒会效应。

如何在这种从观察到的混合信号中分离出源信号的问题就是所谓的盲分离（Blind Signal Separation, BSS）问题，有时也被称为盲源分离（Blind Source Separation）问题。

1986年，法国学者Jeanny Herault和Christian Jutten提出了递归神经网络模型和基于Hebb学习律的学习算法，以实现两个独立源信号混合的分离，这一篇开创性论文的发表使盲源分离问题的研究有了实质性的进展。

随着数字信号处理理论和技术的发展以及相关学科的不断深入,大量有效的盲分离算法不断被提出,使盲分离问题逐渐成为当今信息处理领域中最热门的研究课题之一,在无线通信、图象处理、地震信号处理、阵列信号处理和生物医学信号处理等领域得到了广泛的应用。

2. 盲源分离问题的数学模型盲源分离是指在不知道源信号和信道传输参数的情况下,根据输入信号的统计特性,仅由观测信号恢复出源信号各个独立成分的过程。

盲源分离研究的信号模型主要有三种:线性混合模型、卷积混合模型和非线性混合模型。

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。

独立分量分析在脑电信号混合噪声分离中的应用

独立分量分析在脑电信号混合噪声分离中的应用摘要：在脑电信号的采集和处理过程中，常常受到各种噪声伪迹的干扰。

本文将独立分量分析（Independent Component Analysis，ICA）技术应用在脑电信号的眼电噪声分离问题上。

本文分别使用四种常用的ICA算法：二阶盲识别(SOBI)、Hyvarinen不动点算法(FastICA)、Infomax和联合逼近特征矩阵对角化(JADE)用于脑电信号的眼电伪迹分离，并使用MATLAB作为实验平台，采用格茨数据集2a，针对四种算法的运行时间及分配内存进行了实验对比。

实验结果表明，SOBI算法的MATLAB实现表现了最好的综合性能。

相较其他三个ICA算法，SOBI 算法能够在分配内存较小的情况下快速准确地去除脑电信号中的噪声。

关键词：独立分量分析（ICA）；脑电信号（EEG）；盲源分离(BSS)；1.引言脑电信号（ElectroEncephaloGrapgy,EEG）是一类反映大脑活动的微弱生物电信号，其中包含了大量的生理和病理信息，在研究人脑功能、疾病预防及诊断等方面，EEG信号发挥了非常重要的作用。

但是在脑电信号的采集过程中，经常受到诸如眼电、肌电、心电等外界的干扰，使得采集到的脑电信号中包含了严重的噪声伪迹，影响了脑电信号的分析及分类识别。

因此，如何在确保不丢失脑电信号的前提下消除噪声伪迹，是脑电信号预处理阶段的一个首要研究内容。

盲源分离（Blind Sourse Separation，BSS）是盲信号处理领域中的一个主要研究方向，盲源分离算法能从观测到的混合信号中，提出未知的“源”信号。

多导联采集到的EEG信号是由多个脑电“源”信号经由头部的容积传导效应混合形成的，因此，利用盲源分离的脑电信号分析方法能够有效地基于头皮空间域进行脑电信号分析。

国内外学者提出了许多盲信源分离方法，其中基于统计独立性的独立分量分析（Independent Component Analysis，ICA）方法应用最为广泛。

盲源分离算法初步研究

盲源分离算法初步研究一、盲源分离基本问题1.概念BSS 信号盲分离，是指从若干观测到的混合信号中恢复出未知的源信号的方法。

典型的观测到的混合信号是一系列传感器的输出，而每一个传感器输出的是一系列源信号经过不同程度的混合之后的信号。

其中，“盲”有两方面的含义：（1）源信号是未知的；（2）混合方式也是未知的。

根据不同的分类标准，信号盲分离问题可以分成以下几类：（1）从混合通道的个数上分，信号的盲分离可以分为多通道信号分离和单通道信号分离。

单通道信号分离是指多路源信号混合后只得到一路混合信号，设法从这一路混合信号中分离出多个源信号的问题就是单通道信号分离。

多通道信号分离是M 个源信号混合后得到N 路混合信号（通常N ≥M ）。

从N 路混合信号中恢复出M 个源信号的问题即为多通道信号分离。

一般情况下，单通道信号分离的难度要超过多通道信号分离。

（2）从源信号的混合方式上分，可将信号盲分离问题分为瞬时混合和卷积混合、线性混合和非线性混合等不同种类。

在目前信号盲分离的研究文章中，所建模型大部分为瞬时混合。

但是，作为更接近实际情况的卷积混合方式正受到越来越多的关注。

（3）根据源信号的种类，也可将信号盲分离分为多类。

在通常的处理方法上，根据不同种类信号的特点，也有一些独特的处理技术。

2.盲分离问题的描述BSS 是指仅从观测的混合信号（通常是多个传感器的输出）中恢复独立的源信号，在科学研究和工程应用中，很多观测信号都可以假设成是不可见的源信号的混合。

所谓的“鸡尾酒会”问题就是一个典型的例子。

在某个场所，多个人正在高声交谈。

我们用多个麦克风来接受这些人说话的声音信号。

每个人说话的声音是源信号，麦克风阵列的输出是观测信号。

由于每个麦克风距离各个说话者的相对方位不同，它们接受到的也是这些人的声音信号以不同方式的混合。

盲信号分离此时的任务是从麦克风阵列的输出信号中估计出每个人各自说话的声音信号，即源信号。

如果混合系统是已知的，则以上问题就退化成简单的求混合矩阵的逆矩阵。

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。

BPSK信号盲解调论文

摘要随着现代通信技术飞速发展，信号的盲解调成为通信对抗十分关注的调制类型之一，通过侦察系统获取更加详尽的信号参数在传统的通信系统中尤为重要，因此在接收机对信号的各种参数都未知的情况下，接收机不能采用数据辅助的算法对信号参数进行估计。

此时有别于通信系统中信号的解调，接收机需要从信号中提取必要的参数，对发送端的信号进行侦察主要包括检测、识别和盲解调,有效检测和正确识别是进行盲解调的条件。

检测由通用的搜索侦测接收机完成即可,而识别则可用基于统计矩的数字通信信号调制识别属于哪类信号，来设法完成对信号的正确解调。

自从盲信号处理技术广泛的研究，数字通信信号盲解调问题便逐步映入人们的眼帘。

Treichler在1998年给出了一种全数字盲解调器实现的结构，并就盲解调相关技术进行了深入的阐述。

非协作数字系统通信模式下的盲信处理技术，阐述盲解调相关技术和盲解调的信号参数盲估算。

信号的盲解调技术是处理信号的调制解调方式中最具挑战的问题之一，是真正实现通信对抗的前提条件。

本文简要介绍了二进制相移键控信号的盲解调，因此进行盲解调是对检测到的信号为二进制相移键控信号（BPSK）基础上进行解调的,其载波和码速需要进行估计,然后进行对二进制相移键控信号进行分析和解调。

针对BPSK信号的盲解调的需要，将盲解调划分为信号的参数估计和解调两大步，参数估计利用希尔伯特变换提取BPSK 的信号的复包络，在对载波频率和初始相位进行估计。

为了获取符号率的信息，通过的对小波变换分析，从接收信号波形中提取符号周期信息。

在对信号参数估计的基础上，利用正交解调算法完成对BPSK信号的盲解调。

[关键词] 盲解调二进制相移键控参数估计小波变换ABSTRACTWith the rapid development of modern communication technology, the communication signal blind demodulation became very concerned one of the modulation types, through reconnaissance system gets more detailed signal parameters in traditional communication system is particularly important, so the receiver for signals of various parameters are unknown, the receiver cannot use data aided algorithm of signal parameters estimation. This is different from a signal in a communication system receiver demodulation, needs to be extracted from the signal necessary parameters, to send end signal reconnaissance including detection, identification and blind demodulation, detect and correct recognition is blind demodulation conditions. Detection by the general search detection receiver can be completed, and the identification can be based on the statistical moments of the modulation recognition of digital communication signals belong to which kinds of signal, to try to accomplish the signal demodulation. Since the blind signal processing technique of extensive research, digital communication signal blind demodulation problems will gradually come into people's view. In 1998 Treichler provides a totally blind digital demodulator implementation structure, and the blind demodulation technology is expounded in detail. Non-cooperative digital communication system mode blind processing technology, the blind demodulation technology and blind demodulation signal blind parameter estimation. Blind signal demodulation technology is to deal with signal modulation and demodulation in one of the most challenging problems, is to realize the communication countermeasure conditions. This paper briefly introduces the binary phase shift keying signal blind demodulation, so blind demodulation is the detected signal into a binary phase shift keying (BPSK) signal based on demodulation, its carrier and code speed need to be estimated, then the binary phase shift keying signal analysis and demodulation. In response to the BPSK signal blind demodulation needs, will be divided into blind demodulation signal parameter estimation and demodulation two stride, parameters are estimated using Hilbert transform to extract the signals of the BPSK complex envelope, the carrier frequency and phase estimation. In order to obtain the symbol rate information, through the analysis of wavelet transform, the signal from the receiver waveform symbolperiod information extraction. On the signal parameter estimation based on orthogonal demodulation algorithm, completions of the BPSK signal blind demodulation.[Keywords] Blind Demodulation BPSK Parameter Estimation Wavelet Transform 绪论本论文的研究的背景以及意义人类社会的发展离不开通信技术，反过来人类社会的进步也推动了通信技术的发展。

盲均衡盲辨识

盲均衡与盲辨识技术的研究现状已有1389 次阅读2008-10-25 10:29 |个人分类:技术前沿|系统分类:科研笔记|关键词:盲均衡盲辨识研究现状盲均衡与盲辨识技术的研究现状最近十几年，盲信号处理在信号处理、神经网络、通信、雷达等学术界和工业部门受到广泛的重视，并获得长足的发展。

盲信号处理包括盲信号分离、盲均衡与盲多用户检测、盲系统辨识等几大领域。

盲信号分离是信号处理界和神经网络界近十几年共同的研究热点；盲均衡和盲多用户检测吸引了通信界和信号处理界广大研究人员的视线；盲系统辨识则为自动控制界、信号处理界和雷达界等研究人员所重视。

广义地讲，系统辨识不仅指系统模型和参数的辨识，也指系统特征的辨识。

概括地讲，盲信号处理就是利用系统(如无线信道、通信系统、雷达系统和混合过程等) 的输出观测数据，通过某种信号处理的手段，获得我们感兴趣的有关信息(如原来独立发射的信号, 系统的模型或特征等) 。

术语“盲的”有两种解释: ①除观测数据已知外, 其他所有的系统信息都未知，称为“全盲信号处理”；②关于信号与/ 或系统的某些先验知识已知，谓之“半盲信号处理”。

这些先验知识包括信号的某些特性(如非高斯性、循环平稳性和有限发射字符性等)。

盲信道均衡/辨识与盲信道估计技术的研究已经成为当今通信领域的一个热点，并且取得了丰富的成果。

在信道的盲均衡中，用户不用发送训练序列，接收端通常只知道输出信号及输入信号的一些特征。

图1-1揭示了被盲均衡技术所广泛利用的各种信号特征及其相互间的关系。

图1-1 信号特征与盲均衡技术的关系1975 年，首次提出了自恢复的概念，即盲均衡。

从此人们就开始致力于盲均衡的研究。

30 年来，盲均衡技术得到了迅速发展，提出了许多盲均衡算法，它们根据盲均衡/辨识所利用的信号特性，可以分为以下三种：1．基于高阶统计量（Higher-Order Statistics,HOS）的方法九十年代以前，人们主要集中于利用观测数据的高阶统计量来完成单输入/单输出(Single-input Single-out，SISO)信道模型的盲辨识和盲均衡，迄今为止，虽然人们提出了许多不同的方法，但最具代表性的思想是①Bussgang方法。