确定信号的盲分离信息处理课群综合训练与设计

合集下载

盲信号分离入门.doc

图1 应用解混合算法将把混合图像分离，如图 3，图 4：
图2
图3 原来的图像是，图 5，图 6：
图4
图5 图6 图像的解混合是把混合后的图像进行分离，如以上的图所表示的那样为了把一维信号处理应用到图像处理方面，现在假设该一维信号是声音信号，分析图像和声音的数据的组织的区别声音是一个波，是声音的振幅随时间改变而改变的函数表示成声音（时间，振幅）=（T,F）图像中数据包括位置信息和灰度信息（只考虑灰度图像），为了做出对应，
其中 z(t)=W*x(t) W 是“球化矩阵” ，作用是让 E{z(t)*z(t)’}=I 下边是求 W 的求法，假设 x 的尺寸是 n*T，
t=1,2,……,T x=[x(1),x(2),……,x(T)] x(t)*x(t)’是对阵矩阵， t=1,2,……T， x(t)*x(t)’可以被对角化[2]， x(t)*x(t)’=UDU’,U 则设是酉矩阵[3]，U*U’=I,则 W=1/sqrt(D)*U’ 验证如下： z(t)*z(t)’=W*x(t)*(W*x(t)’)’ =W*x(t)*x(t)’*W’ =W*U*D*U’*W’ 当 U 是酉矩阵，把 W=1/sqrt(D)*U’带入 W*U*D*U’*W’ 得到 z(t)*z(t)’=I，注意的是，E{z(t)*z(t)’}=I，是统计特征，同一个 U 是不能让每个时刻都对角化，所以要对 x(t)取平均，在实践中，一般对角化 x*x’/T。 z(t)=W*x(t) =W*A*s(t) 令 W*A=G，则 z(t)=G*s(t) Rzz(k)=E{z(t)*z(t+k)} =E{G*s(t)*(G*s(t+k))’} =E{G*s(t)*s(t+k)’*G’} =G*E{s(t)*s(t+k)}*G’ =G*Rss(k)*G’ 如果 s 的各个分量互相独立，均值为 0，并且 s 是随机过程，那么由随机过程的讨论得到 Rss(k)是对角阵。从而得到这样的结论，球化矩阵 z 的自相关矩阵 Rzz(k),k=0,1,2,……,k 令 Rzz(k)取值有意义，可以被同一个矩阵 G 对角化。基于这个原因，提出 AMUSE[4]方法，具体如下：注意，下边的过程为了解释的方便忽略了噪声的影响，如果考虑噪声要修改下边的算法的步骤 3：。 1：求观察值 x 自相关矩阵，观察时间从 1 到 T， Rxx(0)=x(t)*x(t)/T。 2：对 Rxx(0)作主分量分解： Rxx(0)=U*D*U’,其中 D 是 Rxx(0)矩阵的特征值组成的对角阵假设 y(1),y(2),……,y(N) 是 Rxx(0) 的特征值， u(1),u(2),……,u(N) 分别是 y(i),I=1,2,……,N.对应的特征向量。 U=[u(1),u(2),……,u(N)] 3：球化阵 W=1/sqrt(D)*U’，球化输出 z(t)=W*x(t). 4：球 z(t)的自相关矩阵 Rzz(k)=E{z(t)*z(t+k)’}，然后为了更好地进行数据处理， Rzz(k)=(Rzz(k)+Rzz(k)’)/2 对 Rzz(k)做主分量分解 Rzz(k)=Uz*Dz*Uz’ Uz,Dz 解释同步骤 2：有人建议 k 的选取是让 Dz 中没有重复元素由前边的讨论[5]，Uz=W*A 从而得到 A=inv(W)*Uz 5：因为 W*A*s(t)=z(t)=W* inv(W)*Uz*s(t)=z(t)=Uz*s(t) 所以 s(t)=Uz’*z(t).

《信息处理能力》实训课程整体设计

《信息处理能力》实训课程整体设计一、实训课程管理信息课程名称：信息处理能力实训课程代码：制定人：成海涛制定时间：2007-8-15所属部门：广东工贸职业技术学院批准人：二、实训课程基本信息说明：本次培训课程设计对象为——文秘专业(含商务文秘\行政办公文秘\公关接待文秘\涉外文秘等方向)的学生。

三、实训课程教学设计（一）实训整体能力目标通过本次实训，使受训者充分认识信息的价值，切身体验信息处理在日常生活、日常工作中的重要性和必要性，树立起正确的信息观，不断提升受训者信息收集、信息加工、信息整理、信息传递、信息贮存、信息开发等综合、全面的信息处理能力，以此更好地面对和解决工作及生活中遇到的各种问题。

（二）实训单项能力目标（三）实训的总体知识目标（四）实训模块内容设计及课时分配（五）实训项目具体设计方案项目设计思想：本综合项目的设计，培训对象定位明确，能牢牢与文秘专业学生的知识学习与技能训练相结合，使她们在整个项目完成的过程中，既习得了本专业的一些知识和技能，又有效地掌握了职业核心能力中的信息处理能力，一举两得。

另，依托专业而作能力训练设计，好处一是参与者易于理解、接受和掌握；二是职业针对性、实用性强；三是项目实施容易，可以以课程的形式使训练时间得以落实和保障。

项目描述：本综合项目设计以一个大型总项目（职业秘书综合技能PK）为主导下，在此总目标下，分别设计了6个具体的子项目（详见上表）。

每一个子项目的设计，都针对具体一个或几个单项能力训练目标，同时遵循“循序渐进”、“由易而难”的认知规律和操作原则，旨在通过一个一个子项目的实施和完成，在过程中使训练者的能力逐步形成和提高。

预期的训练成果表现为：1．其信息意识不断加强；2．其信息反应敏捷、准确；3．其信息搜集量多、面广、速度快；4．其信息加工、传递的时间短、效果好；5．其信息分析、利用的效率高，效果好；6．其信息贮存方法安全、快捷，提供利用快速、方便。

7．其信息发布的量大、面广，信息预测较为准确六、单元实训进度表设计七、实训考核方案设计1.实训考核方式：子项目实训过程考核＋子项目结果考评 + 综合项目考核2.实训考核分值比例：实训总评成绩 = 子项目实训成绩70% + 综合项目实训成绩30%子项目实训成绩 = 子项目过程考核60% ﹢子项目结果考核40% ＝ 100分3.子项目实训成绩评定指标体系(见下表)：4.综合项目实训成绩：采用等级评价，其评价内容参见子项目实训成绩评定指标体系，具体评判结果为： 60以下（很差）60-75（中等）76-85（良好）85以上（优秀）5.项目考核具体评分点：①实训过程表现的积极性与领悟力②现场操作反应的敏捷度、准确度、量度、深广度③各项目完成的进度④各项目成果的质量6.项目考核采用的评分方式：①教师现场点评（弹性评价）②教师现场打分（量化评价）③现场PK（感性评价+理性评价）④学生个人打分（自评）⑤学生个人打分（互评）⑥小组互评团体得分八、教材、资料教材名称：《信息处理能力》训练手册主编：童山东出版社：人民出版社出版日期：2007年8月参考资料：（略）作业提交人：成海涛（女）所属单位：广东工贸职业技术学院工商管理系地址：广东广州市广州大道北963号（510510）。

确定信号的盲分离信息处理课群综合训练与设计

确定信号的盲分离信息处理课群综合训练与设计课程设计任务书学生姓名：专业班级：指导教师：工作单位：题目: 确定信号的盲分离初始条件：Matlab软件平台要求完成的主要任务:根据盲信号分离原理，用matlab生成两个以上确定信号，选择合适的混合矩阵生成若干混合图像。

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信号。

设计要求：（1）用matlab做出采样之后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：查阅资料2天仿真设计2天撰写报告1天指导教师签名: 年月日系主任签名: 年月日目录摘要 (I)ABSTRACT ................................................................................................................................................. I I 1确知信号 .. (1)1.1确知信号的概念 (1)1.2确知信号的类型 (1)1.3常见的确知信号 (2)2盲分离原理 (3)2.1盲信号处理的基本概念 (3)2.2盲信号分离的分类 (3)2.3盲分离的目标准则 (4)2.4盲信号处理技术的研究应用 (5)3 独立分量分析（ICA）基础 (6)3.1ICA理论的概念和模型 (6)3.2ICA数据分析问题中的约束条件 (8)3.3ICA算法的分类与基本原理 (9)3.4F AST ICA算法 (11)4 MATLAB简介 (13)5 确定信号盲分离仿真与分析 (15)5.1原始信号的产生 (15)5.2原始信号的频谱 (16)5.3信号的混合 (17)5.4ICA算法实现 (19)6 小结体会 (25)参考文献 (26)附录1 程序 (27)摘要盲信号分离指的是从多个观测到的混合信号中分析出没有观测的原始信号。

盲分离

武汉理工大学《信息处理课群综合训练与设计》说明书21pause;wavplay(x(3, :),44100);%Show time domain waveform figure and spectrum image 6 y6=fft(x1,1024); %对信号做1024点FFT变换 f=fs*(0:511)/1024; figure(1)plot(x(3,:)) %做原始语音信号的时域图形 title('混合语音信号music波形'); xlabel('时间 n'); ylabel('幅值 n'); figure(2)%做原始语音信号的FFT频谱图 plot(f,abs(y6(1:512)));title('混合语音信号music频谱') xlabel('Hz'); ylabel('幅值'); % Play sound 1s_n(1,:)=s_n(1,:)-mean(s_n(1,:));s_n(1,:)=s_n(1,:)/(max(s_n(1,:))-min(s_n(1,:)))*2; disp('press a key to hear sound 1'); pause; wavplay(s_n(1, :), 44100);%Show time domain waveform figure and spectrum image 7 y7=fft(s_n(1,:),1024); %对信号做1024点FFT变换 f=fs*(0:511)/1024; figure(1)plot(s_n(1,:)) %做原始语音信号的时域图形 title('分离语音信号man波形');武汉理工大学《信息处理课群综合训练与设计》说明书22xlabel('时间 n'); ylabel('幅值 n'); figure(2)%做原始语音信号的FFT频谱图 plot(f,abs(y7(1:512))); title('分离语音信号man频谱') xlabel('Hz'); ylabel('幅值');% Play sound 2s_n(2,:)=s_n(2,:)-mean(s_n(2,:));s_n(2,:)=s_n(2,:)/(max(s_n(2,:))-min(s_n(2,:)))*2; disp('press a key to hear sound 2'); pause; wavplay(s_n(2, :), 44100);%Show time domain waveform figure and spectrum image 8 y8=fft(s_n(2,:),1024); %对信号做1024点FFT变换 f=fs*(0:511)/1024; figure(1)plot(s_n(2,:)) %做原始语音信号的时域图形 title('分离语音信号gragen波形'); xlabel('时间 n'); ylabel('幅值 n'); figure(2)%做原始语音信号的FFT频谱图 plot(f,abs(y8(1:512)));title('分离语音信号dragen频谱') xlabel('Hz'); ylabel('幅值');武汉理工大学《信息处理课群综合训练与设计》说明书23% Play sound 3s_n(3,:)=s_n(3,:)-mean(s_n(3,:)); s_n(3,:)=s_n(3,:)/(max(s_n(3,:))-min(s_n(3,:)))*2;disp('press a key to hear sound 3'); pause;wavplay(s_n(3, :), 44100);%Show time domain waveform figure and spectrum image 9 y9=fft(s_n(3,:),1024); %对信号做1024点FFT变换 f=fs*(0:511)/1024; figure(1)plot(s_n(3,:)) %做原始语音信号的时域图形 title('分离语音信号music波形'); xlabel('时间 n'); ylabel('幅值 n'); figure(2)%做原始语音信号的FFT频谱图 plot(f,abs(y9(1:512)));title('分离语音信号music频谱') xlabel('Hz'); ylabel('幅值');。

基于分阶段学习的盲信号分离

清华大学自动化系智能技术与系统国家重点实验室北京100084摘要首先定义了描述信号分离状态的信号相依性测度并利用此测度将传统算法中的学习速率参数推广至二维矩阵从而提出了一种基于分阶段学习的盲信号分离算即整个信号分离过程被分成三个阶段进行
(E
第 32 卷第5期
辑)
2002 年 10 月
SCIENCE IN CHINA ( Series E )
(3)
互信息是非负的, 即 I(W ) 0, 当且仅当网络输出各分量相互独立时 I (W) = 0. Comon 业已证明 [5], 互信息是独立分量分析的对比函数, 这意味着 I (W ) = 0 当且仅当 W = Λ PA−1 ,
−1
(4)
式中 Λ为一对角矩阵 , 其对角元素均大于零 ; P 代表交换矩阵 , A 是 A 的逆矩阵. 由 (4)式易知 y = Wx = ΛPs. 这表明: 盲信号分离的结果存在信号排序和幅值 (包括相位 )两种不确定性或模糊性 . 下面是几种典型的独立分量分析算法: 1) 自然梯度类学习算法[8~11,13,14,20]:
图1 盲信号分离原理图 % p ( y, W ) = ∏ pi ( yi , W ) 之间的
i =1
Kullback-
Leibler 散度:
% ( y , W )] = ∫ p( y ,W )log I (W ) = D[ p ( y ,W ) || p
p( y ,W ) dy. % p ( y,W )
基于分阶段学习的盲信号分离*
张贤达朱孝龙保铮
( 西安电子科技大学雷达信号处理重点实验室, 西安 710071; 清华大学自动化系智能技术与系统国家重点实验室, 北京 100084)
摘要首先定义了描述信号分离状态的信号相依性测度, 并利用此测度将传统算法中的学习速率参数推广至二维矩阵, 从而提出了一种基于分阶段学习的盲信号分离算法, 即整个信号分离过程被分成三个阶段进行: 初始阶段捕捉阶段和跟踪阶段, 每个阶段的学习速率由信号的分离程度自适应选取. 理论分析表明 , 该算法满足等变化性和分离矩阵的非奇异性条件 . 仿真结果证实, 新算法具有比使用固定和其他自适应学习速率的算法更快的收敛速度更好的稳态性能和更高的数值稳定性.

信号与信息处理综合应用设计(讲稿)

信号与信息处理综合应用设计（讲稿）一、目的、任务和基本要求本课程设计是学生在完成电子信息类基础课和专业技术课学习后的一个综合性实践教学环节，培养学生应用已学到的理论知识来解决实际工程问题的一次实训，设计完成具有一定功能和规模的电子系统。

通过综合应用课程设计使学生加深对所学知识的认识和理解，掌握典型的电子系统的设计方法，提高分析问题和解决实际问题的能力，初步培养学生的工程素质，培养学生熟练运用手册和参考资料的能力。

为今后的实际应用打下良好的基础。

基本要求：掌握电子技术、EDA技术、电子测量和计算机接口等综合性应用技术；熟悉控制系统、嵌入式系统和可编程片上系统的设计方法；能设计出具有一定功能和规模的电子应用电路。

二、本课程的教学内容根据学生所学过的电子技术、EDA术、电子测量和计算机技术等知识设计具有一定功能和规模的数字信号处理、电子设备系统项目。

完成该项目的方案设计、硬件电路设计、应用软件系统设计及系统调试。

主要是利用EDA/SOPC实验开发工具，设计数字系统和其它控制系统，并能进行演示该综合应用设计课题也可以由学生自行确定设计目标，经全体指导教师审核同意后，给出设计方案，完成设计任务。

以下给出设计课题的参考题目：1、VGA图像显示的设计及应用2、串行通信接口UART设计3、基于FPGA的乒乓球游戏系统设计4、数字密码锁设计5、多功能数字钟及跑表设计6、1-Wire数字温度的测量7、PS/2键盘接口设计与VGA显示控制8、基于FPGA的音乐播放9、基于FPGA的视频检测10、直流电机的调速控制11、液晶显示屏LCD显示12、数字式频率合成器DDS的设计三、评分细则：四、时间安排及分组要求此综合设计安排三周：第一周资料查阅和方案确定，第二周各功能模块设计调试，第三周整体调试、进一步完善，报告编写，成绩评定。

每课题组的人数不超过3人，分为第一设计、第二设计和第三设计者。

五、报告编写要求：A4纸，页面设置：页边距上下左右为1.5厘米。

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。

盲信号分离基础知识(推荐文档)

专业课程设计学习材料源信号分离Source Signal Separation第一部分简单介绍一、目标我们的目标就是学习源信号分离理论的基础知识和源信号分离时涉及的相关学科知识，最终从观测信号中将源信号分离开来。

注意：此时信号源和混合形式可能是未知的。

-1.5-1.0-0.50.00.51.01.5-1.5-1.0-0.50.00.51.01.500.050.10.150.20.250.30.350.40.45图1 源信号波形-2.0-1.5-1.0-0.50.00.51.01.52.000.050.10.150.20.250.30.350.40.45-2.0-1.00.01.02.000.050.10.150.20.250.30.350.40.45图2 混合信号波形-2.0-1.5-1.0-0.50.00.51.01.52.0-2.0-1.5-1.0-0.50.00.51.01.52.0图3 分离信号波形二、分离方法1、FFT 法；条件：不同源信号占有不同的频带2、自适应滤波方法；条件：已经信号的某些特征3、盲信号分离方法；条件：遵从某些统计假设条件三、盲分离的基本模型盲信号分离的基本模型如图（1）所示。

)(1t )(2t y )(t y m图1 盲信号分离的基本模型其中：)(1t s ，)(2t s ，……，)(t s n 为n 个源信号；)(1t x ，)(2t x ，……，)(t x m 为m 个观测信号；)(1t y ，)(2t y ，……，)(t y n 为待求解的n 个分离信号；)(1t n ，)(2t n ，……，)(t n m 为m 个噪声信号，T t ,,2,1 =。

将其分别写成矩阵形式为：T 21)](,),(),([)(t s t s t s t n =s （1）T 21)](,),(),([)(t x t x t x t m =xT 21)](,),(),([)(t y t y t y t n =yT 21)](,),(),([)(t n t n t n t m =n向量)(t s 、)(t x 、)(t y 、)(t n 分别称作源信号、观测信号、分离信号、噪声信号。

语音信号盲分离课程设计

（封面）XXXXXXX学院语音信号的盲分离课程设计报告题目：院（系）：专业班级：学生姓名：指导老师：时间：年月日课程设计任务书题目: 信息处理课群综合训练与设计——语音信号的盲分离初始条件：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要求完成的主要任务:（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：理论设计：2天编程仿真：2天撰写报告：2天答辩： 1天目录摘要 (I)Abstract .................................................................................................................. I I 1 绪论.. (1)1.1研究背景与意义 (1)1.2盲源分离的国内外研究进展 (1)1.2.1线性瞬时混合信号 (1)1.2.2非线性瞬时混合信号 (2)2 语音信号的分析 (4)2.1语音信号时域分析 (4)2.2语音信号频域分析 (5)2.3语音信号的MATLAB应用程序 (5)2.3.1输入语言的MATLBA时域和频谱图程序分析 (5)3 盲分离的基本概念 (14)3.1 盲分离的数学模型 (14)3.2 盲源分离的基本方法 (14)3.3 盲分离的目标准则 (16)3.4 盲分离的研究领域 (17)3.5 盲分离的研究内容 (19)4 FastICA算法 (20)4.1 数据的预处理 (20)4.2 FastICA算法 (21)4.3 分离后的信号的时域和频谱图 (24)4.4对比分析 (26)5 小结 (27)参考文献 (28)附件整体程序 (29)摘要语音信号的分离近年来成为信号处理领域的一个研究热点，它在电话会议、助听器及便携设备、机器的语音识别方面有很多的应用与影响。

《现代信号处理盲》课件

盲信号处理的概念
1 基本概念与定义
盲信号处理是在不知道信号特征的情况下对信号进行处理和分析的技术。
2 与非盲信号处理的区别
非盲信号处理需要先了解信号的特征和模型，而盲信号处理则不需要这些先验信息。
盲信号分离的方法
1
盲源分离理论
通过对多个混合信号进行处理，分离出原始信号的理论和算法。
2
主成分分析(PCA)方法
通过线性变换将信号转换为无关变量，从而实现盲信号分离。
3
独立成分分析(ICA)方法
通过假设信号源相互独立，利用统计方法实现盲信号分离。
应用实例
语音信号处理
利用盲信号处理技术，可以实现说话人识别、噪声消除等语音信号处理应用。
图像处理
盲信号处理可用于图像去噪、图像分割盲信号处理在信息处理和智能系统中起着重要作用，具有广阔的发展前景。
未来发展方向
盲信号处理的未来发展方向包括深度学习和大数据处理等领域。
现代信号处理盲
现代信号处理在科学和工程领域有着广泛的应用。本课件将介绍信号处理的基本概念、盲信号处理以及其应用实例。
什么是信号处理
1 定义与基本概念
信号处理是对信号进行操作和改变以提取有用信息的技术和方法。
2 分类与应用
信号处理可以分为时域处理和频域处理，并广泛应用于通信、图像处理、音频处理等领域。

语音信号的盲分离课程设计正文_大学论文

课程设计题目语音信号的盲分离学院信息工程学院专业通信工程班级姓名指导教师2015 年7 月 1 日《课程设计任务书》学生姓名：专业班级：指导教师工作单位：信息工程学院题目:语音信号的盲分离初始条件：Matlab软件，计算机，信息处理相关知识要求完成的主要任务:（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：1、理论讲解，老师布置课程设计题目，学生根据选题开始查找资料；2、课程设计时间为2周。

（1）理解相关技术原理，确定技术方案，时间2天；（2）选择仿真工具，进行仿真设计与分析，时间6天；（3）总结结果，完成课程设计报告，时间2天。

指导教师签名： 2015 年 6 月 10 日系主任（或责任教师）签名： 2015年 6月 10 日目录摘要 (1)Abstract (2)1 绪论 (3)2 盲信号处理BSP (4)2.1 盲信号处理 (4)2.2 盲分离处理 (4)2.3 Matlab语音信号的采集 (5)2.3.1 语音信号的采集方法 (5)2.3.2三路语音信号的采集 (6)2.4盲信号分离的两种算法介绍 (7)2.4.1 PCA算法原理 (7)2.4.2独立分量分析ICA (8)3 语音信号的分离方案设计 (9)3.1 FAST-ICA算法分离 (9)3.1.1基于负熵最大的快速ICA (9)3.2 主分量分析PCA (13)3.2.1 主成分分析原理 (13)3.2.2 PCA算法原理 (14)3.3 主分量分析PCA和ICA比较 (14)4 语音信号的分离方案实现 (16)4.1 语音信号的混合 (16)4.2 语音信号的分离实现 (17)4.2.1 FAST-ICA算法分离 (17)4.2.2 主分量分析算法分离 (18)4.2.3 分离语音频谱分析及比较 (18)5 总结 (20)参考文献 (21)附录原始语音Matlab信号频谱程序 (22)附录2 预处理部分matlab程序 (27)附录3 算法的matlab程序 (29)（1）FAST-ICA算法 (29)（2）PCA算法分离 (31)摘要了解盲信号处理（Blind Signal Processing,BSP）的概念，并掌握语音盲分离技术和Matlab的运用。

盲信号分离技术综述

P ( C M A ) 分离 , 虽然仿真条件比较理想出现了一些相关文献
积极推动作用 !
2.卷积混合模型
设n个源信号 , 有一个未知的线性混合 . 每个分量在不同混合信号里的延迟均不同 ! 这时可将滤波器 (通常
是F R 滤波器 ) 或者多项式作为混合矩阵A 的元素 ! 卷积 I 混合信号的数学模型可以用公式 (3 )
峨目嘴 . .
专题忘汀四技术 O
S p 户c 扭不 e h n o l g y l e o
/{ 洲, , , 甲只甲黔票赓卜
一一户尸洲- (州 ()从 . . 2 ()4 ) 万约国家附 3 . 一研花发展 ;一一一~ 入}二棘棘藕哪嗽职粼赚姗岛技术 {划
解放军理工大学通信工程学院总装航天研发中心
种非线性的依赖关系其混合模型可用式 (引表示 :
(4 )
不断的调整分离矩阵W , 使得y t卜w x( )是源信号的 ( t 一个尽可能准确的估计 ! 从源信号的混合方式来分
图] 盲源分离原理框图
x(t)= F 笼 )} s(t
其中
F 钾} 表示未知的非线性函数 ! 非线性混合盲在非线性混合的实际问题
就可以实现 S二 t +N (t 的估计 ( s) )
文将盲源分离技术应用信息安全领域中 . 提出一种新的基于完全覆盖策略的数据保密方法 : 李加文李从心提出了在频域利用瞬时盲分离/主成份分析/瞬时混合盲分
噪处理完成对源信号的估计 ! 有一种情况 . 如果噪声满足盲信号分离中对源信号的假设条 , 且源信号与噪声信号的数目总和不大于接收信号的数目时

《信号处理综合设计》实验教学大纲

《信号处理综合设计》实验教学大纲（执笔人：王玲安成锦审阅学院：电子科学与工程学院）课程编号：课程名称：信号处理综合设计总学时：2周实验学时：2周实验地点：信号处理实验室一、目的与任务本课程与《信号处理与系统》、《数字信号处理》、《随机信号分析与处理》等学科基础课程配套，是电子工程、通信工程和信息工程专业的重要实践环节。

通过综合设计的锻炼使学生进一步巩固、加深信号处理系列课程相关理论知识的理解，掌握常用的分析方法和实现方法，培养学生分析问题和解决问题的能力、软硬件开发和调试能力，为将来从事相关领域的工程技术和工程指挥工作打下坚实的基础。

本课程是一门与基础理论学习相配套的实践性课程。

在实践过程中应注重向学生传授系统分析和系统设计的方法，引导学生综合运用信号处理的关键技术，如信号分析技术、数字滤波器设计技术和DSP实现技术等，解决实际工程应用中的具体问题。

二、主要内容与要求（一）实验单元一基础实验本实验单元包括：DSP数据存取、定时器、外中断、单路多路AD/DA转换、液晶显示器控制、串口RS232通信、音频信号产生处理等。

学生可以选做其中的一些实验内容，目的是通过基础实验训练，进一步熟悉DSP软件编程的一般流程及方法，掌握DSP实验平台的硬件资源和开发环境，为综合设计实验打下良好的基础。

（二）实验单元二综合设计实验综合设计实验的内容以一项工程设计为牵引，借助DSP评估板，最终创建出一个信号分析与处理的软/硬件平台。

结合科研中常用的一些信号处理技术，设计了多个综合设计题目。

学生可以在给出的综合设计题目中选择要做的内容，也可以自己设计难度合适的题目。

要求结合实验平台完成系统方案设计、MATLAB仿真、在实验平台上完成软件编程和调试。

实验2.1 音频信号干扰抑制系统1．实验目的与任务利用DSP实验平台设计实现一个实时的音频信号干扰抑制系统。

该系统可以有效抑制音频信号中的噪声或点频干扰，包括接收有干扰的音频信号，经过模/数转换后送给DSP处理器，由DSP处理器完成原始信号的缓冲存储、滤波处理和数/模转换，并通过耳机或扬声器播放出来。

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。

本科毕业设计-信息处理课群综合训练与设计

学号：课程设计题目信息处理课群综合训练与设计—语音信号的盲分离学院信息工程学院专业通信工程班级通信1104姓名指导教师周建新2014 年 6 月20 日《信息处理课群综合训练与设计》任务书学生姓名：专业班级：通信1104 指导教师：周建新工作单位：信息工程学院题目: 语音信号的盲分离初始条件：Matlab软件、信号与系统、通信处理等要求完成的主要任务:设计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。

（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。

参考书：[1] 马建仓，牛奕龙，陈海洋.盲信号处理. 国防工业出版社, 2006.6[2] 赵艳.盲源分离与盲信号提取问题研究. 西安理工大学.2004.3[3] 马建芬.语音信号分离与增强算法的研究.电子工业出版社.2012.3时间安排：1、理论讲解，老师布置课程设计题目，学生根据选题开始查找资料；2、课程设计时间为2周。

（1）理解相关技术原理，确定技术方案，时间2天；（2）选择仿真工具，进行仿真设计与分析，时间6天；（3）总结结果，完成课程设计报告，时间2天。

指导教师签名： 2014年 6月10日系主任（或责任教师）签名：年月日目录摘要 (I)Abstract (II)1 绪论 (1)2 盲信号处理BSP (2)2.1 盲信号处理 (2)2.2 盲分离处理 (2)2.3 Matlab语音信号的采集 (3)2.3.1 语音信号的采集方法 (3)2.3.2三路语音信号的采集 (4)2.4盲信号分离的两种算法介绍 (4)2.4.1 PCA算法原理 (4)2.4.2独立分量分析ICA (5)3 语音信号的分离方案设计 (6)3.1 FAST-ICA算法分离 (6)3.1.1基于负熵最大的快速ICA (6)3.2 主分量分析PCA (9)3.2.1 主成分分析原理 (9)3.2.2 PCA算法原理 (10)3.3 主分量分析PCA和ICA比较 (11)4 语音信号的分离方案实现 (12)4.1 语音信号的混合 (12)4.2 语音信号的分离实现 (13)4.2.1 FAST-ICA算法分离 (13)4.2.2 主分量分析算法分离 (14)4.2.3 分离语音频谱分析及比较 (15)5 总结 (18)参考文献 (19)附录1 原始语音Matlab信号频谱程序 (20)附录2 预处理部分matlab程序 (21)附录3 算法的matlab程序 (23)（1）FAST-ICA算法 (23)（2）PCA算法分离 (24)摘要了解盲信号处理（Blind Signal Processing,BSP）的概念，并掌握语音盲分离技术和Matlab的运用。

《通信系统系统课群综合训练与设计》课程设计

《通信系统系统课群综合训练与设计》课程设计目录摘要..................................................................... Abstract. (I)1设计任务及要求 01.1设计任务 01.2 设计要求 02 PCM（脉冲编码调制）编译码 (1)2.1脉冲编码调制的基本原理 (1)2.2 逐次比较法编码 (2)2.3 折叠二进制码原理 (3)2.4逐次比较法译码原理 (5)2.5 MATLAB编程实现PCM编译码 (6)3 HDB3码编解码 (6)3.1 AMI码编码基本原理 (6)3.2 HDB3码编码基本原理 (7)3.3 HDB3码的译码 (8)3.4 MATLAB实现HDB3码编解码 (8)4 汉明码编译码 (9)4.1汉明码的构造原理 (9)4.2 MATLAB实现汉明码编译码 (12)5 2PSK调制与解调 (13)5.1数字调制技术 (13)5.2 二进制相移键控（2PSK）基本原理 (13)5.3 MATLAB实现2PSK调制与解调 (15)5.4 AWGN信道的模拟 (16)6 MATLAB软件仿真 (17)6.1 MATLAB简介 (17)6.2 发送端仿真结果 (18)6.2.1 PCM编码仿真 (18)6.2.2 HDB3码及汉明码编码仿真 (18)6.2.3 2PSK调制以及AWGN信道仿真 (19)6.3 接收端仿真结果 (20)6.3.1 2PSK解调仿真 (20)6.3.2 汉明码及HDB3码解码仿真 (20)6.3.3 PCM解码仿真 (21)6.4 仿真结果分析 (21)7 小结与体会............................................ 错误!未定义书签。

8 参考文献.............................................. 错误!未定义书签。

《信号与信息处理综合实践》教学大纲

《信号与信息处理综合实践》教学大纲一、课程基本信息实习编号：dq04681020实习名称：信号与信息处理综合实践 Practice of Signal and Information Processing周数/学分：4/4.0课程类别：工程实践与毕业设计课程性质：必修课适用专业：电子信息工程开设学期：第七学期先行课程：电子信息工程专业课责任单位：电气与信息工程学院电子信息教研室二、课程简介信号与信息处理综合实践是以信号和信息的处理为目的，针对各种信号的采集、转换、编码以及信息的获取、筛选等实现对信号和信息的有效处理。

本实习的教学任务以信号与信息处理中的某个门类为主导，让学生进行独立的设计开发。

从产品性能指标出发，独立完成可行性报告分析，设计方案确定，硬件调试，软件调试，系统整合测试等环节，使学生掌握各种信号和信息处理的基本方法和流程，综合运用本科期间所学的各专业知识进行系统分析和设计，巩固之前所学知识并对各门课程进行系统化的整合和再运用。

让学生能适应现代社会发展的新形势，扩大学生的就业方面，增强学生的动手能力。

三、课程目标目标1：能够对信号与信息领域建立合适的数学模型，并能进行适当的分析。

目标2：能够结合工程实际及数学模型对工程问题进行有效分析。

目标3：能够针对特定需求结合新技术对信号与信息系统进行设计，并力求有所创新。

目标4：能够运用文献检索工具获取信息系统的新技术、新设备的应用情况。

目标5：能够就设计问题陈述发言，同学和老师能进行有效沟通和交流。

目标6：能够在团队中发挥作用。

目标7：能够编写符合要求的设计说明说。

四、课程目标对毕业要求的支撑五、课程教学内容（一）课程设计选题1.每名学生可从指导教师指定的题目中选择一题或者自拟一题；2.自拟题目，需要经过指导教师审核并确认后，方可实施；3.课程设计题目要求符合工程实际，要有一定难度和足够的工作量；4.设计内容深度开放，结合学生能力，在完成基本设计任务的情况下，对某些设计内容可进一步深化。