基于卷积混合的确定性信号盲分离

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盲源分离技术研究与方法综述

第17卷第14期2017年5月1671—1815(2017)14-0141-07科学技术与工程Science Technology and Engineering V ol. 17 No. 14 M ay 2017©2017 Sci. Tech. Engrg.电子技术、通信技术盲源分离技术研究与方法综述李振璧王康"姜媛媛(安徽理工大学电气与信息工程学院，淮南232001)摘要结合盲源分离的发展状况，叙述盲源分离技术三种基本分类$单通道、多通道盲源分离％线性、非线性盲源分离％正定、超定和欠定盲源分离。

在此基础上，对近年来出现的各种盲源分离方法归类，并分析每类方法的原理，最后，结合海内外研究近况，对现有存在的问题及将来发展做出了展望。

关键词盲源分离分离矩阵混合矩阵综述中图法分类号T N911.7; 文献标志码A盲源分离是根据观测到的混合信号来恢复出未知源信号的过程。

日常生活和科学研究中，信号往往是混合的未知信号，这就要用到盲源分离技术。

盲源分离研究始于20世纪80年代，由于在故障检测、信号处理等领域具有广泛应用前景，短短二十几年间，盲源分离相关理论和实际应用都得到了快速发展[1—6]，已成为信号处理领域的研究热点。

盲源分离技术常见分类有&根据混合通道个数分为单通道[7—10]和多通道[11，12]信号盲源分离;根据源信号混合方式分为线性混合和非线性混合，线性混合又分为卷积混合和瞬时混合，非线性混合可分为一般非线性模型和后非线性混叠模型;根据源信号与观测信号数目关系可分为欠定[13—16]、正定[17]和超定[18]盲源分离。

在此基础上，从矩阵角度出发，按照是否求解矩阵将盲源分离技术分为矩阵法和直接法两大类，并介绍各自详细分类及原理，最后对盲源分离技术现存问题及将来发展做出了展望。

2016年11月23日收到国家自然科学基金(61401215)、(51604011)和安徽省高校优秀青年人才支持计划重点项目（g〇qZD2016082)资助第一作者简介&李振璧（1959!)，男，教授，硕士研究生导师。

盲解卷积算法-盲信号实验报告

a b L (a 1) 2 (b ) 2 ( ) 2 2 2
（7）
目的是寻找系数(a,b)使L最小，这要求变量L随系数(a,b)而变并使之为零对上式进行简化，取L对a和b的偏导数，并使其为零，得到：
5 a b 2 2 a 5 b 0 2
i=input('输入想得到的延迟脉冲的延迟时间:'); y=[zeros(1,i),1,zeros(1,2*m-2-i)]; %期望输出
n=length(y); r_xx=xcorr(x); A=fliplr(r_xx(1:m)); R=toeplitz([(1+p/100)*A(1),A(2:length(A))]); %产生Toeplitz矩阵 r_xy=xcorr(x,y); G1=fliplr(r_xy(1:n)); G2=G1(1:m); h=inv(R)*G2'; z=conv(x,h'); subplot(212); plot(z) %绘制满足最小均方误差的实际输出结果 %h为维纳滤波器系数 %计算实际输出信号 %输入和期望输出的互相关 %计算子波的自相关
期望输出很近似，在输入子波幅度很小的区域得到的实际输出结果误差很大。 3.5 得到均方误差最小的实际输出运行结果： j =13; min1=0.0015.
4．讨论地震子波的相位对处理结果的影响地震数据处理的目地是将野外采集的地震记录用处理模块进行处理后得到成像好，分辨率高的地震剖面，地震记录可描述为地震子波与地层脉冲响应或地下反射系数的褶积。就某种意义是那个讲，地震数据处理实际上就是一个对地震子波不断改造的过程。地震子波经过傅立叶变换之后可以得到振幅谱和相位谱，因此在地震记录中可通过拓宽地震子波的振幅谱来提高地震剖面的分辨率，也可以通过改变

基于机器学习的盲源信号分离技术研究

基于机器学习的盲源信号分离技术研究近年来，随着科技水平的提高和应用的深入，人们对于盲源信号分离技术的研究越来越深入。

而机器学习技术，尤其是深度学习算法的应用，使得盲源信号分离技术迎来了一个新的发展时期。

一、盲源信号分离技术的背景盲源信号分离技术是一种基于混合信号的分析方法，通过对不同的混合信号进行分析，将其转化为原始信号，以获得更加准确的信息。

该技术在信号处理、通信、语音识别等领域中有着广泛的应用。

由于混合信号中包含了多个源信号，因此分离这些源信号是盲源信号分离技术的首要任务。

而在传统的盲源信号分离技术中，主要采用了独立成分分析（ICA）、因子分析（FA）等方法。

然而这些方法在实际应用中存在着很大的局限性，特别是对于非线性混合信号的分析，效果并不理想。

随着机器学习技术的发展，尤其是深度学习算法的出现，盲源信号分离技术得以取得了新的突破和进展。

通过机器学习技术，我们可以更加有效地对混合信号进行分析，并准确地分离出源信号。

二、盲源信号分离技术的实验研究1. 信号模型建立为了对盲源信号分离技术进行实验研究，我们需要首先建立信号模型。

在模型建立中，我们分别构造了两组音频信号，并将这两组信号进行线性混合，得到了混合信号。

2. ICA算法实验在传统的盲源信号分离技术中，ICA算法是应用最广泛的一种方法。

因此我们首先对ICA算法进行了实验研究。

在实验中，我们使用了Python语言编写了ICA算法，并利用Matlab软件进行了信号分离与重构。

实验结果表明，在较小的信号量级下，ICA算法在信号分离方面能够取得较好的效果。

但是随着信号的复杂度增加，ICA算法的效果逐渐下降。

3. 基于深度学习的盲源信号分离实验继续进行实验研究，我们采用了最新的深度学习算法，包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），对盲源信号分离技术进行了探索。

在实验中，我们通过构建深度学习模型，针对不同的信号模型进行了实验。

实验结果表明，基于深度学习的盲源信号分离技术可以提高信号分离的效果，并且随着网络深度增加，分离效果逐渐提高。

混合语音信号的盲分离

把（）（）２，３式变换到频域分别有ＹＷ）（＝Ｗ（３（）Ｗ）Ｗ９（）５（）６
从（）６式可以看出，５与（）卷积混合盲分离变成了频域中的瞬时混合盲分离。因此，在频域中用瞬时混合盲分离的方法就可以求解时域中的卷积混合盲分离问题。
维普资讯
山西电子技术
２００８年第１期
通信技术
混合语音信号的盲分离
张倩蓉王新新
（兰州交通大学电子与信息工程学院，甘肃兰州７０７）３００
摘要：重点研究了卷积混合语音信号的盲分离方法。语音信号是非平稳信号，是它在短时间上具有平稳但
２ＩＡ基本原理Ｃ
设有Ｎ个未知的的源信号Ｓ（）＝ｌｔ，～Ｎ，构成一个
列向量Ｓ（）Ｓ（）Ｓ（） … ，Ｎ（），中ｔ离散ｔ＝［ｌｔ，２ｔ，ｓｔ其是
域。混合语音信号的分离是盲源分离技术研究初衷，也是信号处理领域中的一个难题。我们所要研究的混合语音信号盲分离问题就是用麦克风阵列或多个麦克风阵列来模仿人的耳朵，采集得到相互干扰的混叠语音信号，然后通过分离算法将混叠的语音信号相互分离开来，提取我们所感兴趣的信号。“ 鸡尾酒会” 问题是语音盲分离问题的典型描述。它
表示如下：
卅Ｄ１一
ＩＡ学习过程分为两步：一步建立一个以ｗ为变元Ｃ第的目标函数Ｌ（）如果某个ｗ能使Ｌ（）到极大（ｗ，ｗ达小）值，ｗ即为所需的解。第二步即是用一种有效的算法求该ｗ。按照Ｌ（定义的不同和求ｗ的方法不同可以构成各ｗ）种ＩＡ算法。Ｃ

解卷积混合语音频域盲分离的次序问题新方法

ｒｎｎ．Ｉｓａｔｎｏｓｂｉｄｓｕｃｅａａｉｎ（ＳｏｍｅｔｎｔｎａｅｕｌｏｒｅｓｐｒｔｏＢＳ）ｃｎｏｅａａｅｔｅｓｅｃｏｒｅｌｎａｎｔｓｐｒｔｈｐｅｈｓｕｃｓｗｅ１．
Ｋｅｒｓｌｄｓｕｃｅａａｉｎ（Ｓ；ｎｅｅｄｎｏｏｅｔａａｙｉ（Ｃ）ｉｅｔｏｆｙｗｏｄ：ｂｉｏｒｅｓｐｒｔｏＢＳ）ｉｄｐｎｅｔｃｍｐｎｎｎｌｓｓＩＡ；ｄｒｃｉｎｏｎ
ｔｔｔｅｐｏｐｓｄａｇｉｈｍａｏｖｒｈａｈｒｏｅｌｏｒｔｃｎｓｌｅｐｅｍｕｔｔｏｏｅｏｆｒｃｖｒｄｓｒｅｎｆｅｕｎｃ — ａｉｎｐｒｂｌｍｅｏｅｅｏｕｃｓｉｒｑｅｙｄｏｉｎｅｒｅｔｅｍｉｅｐｅｃｏｃｓｍａｎａｄｓｐａａｔｈｘｄｓｅｈｓｕｒｅ．
关键词：信号分离；立元分析；达方向；盲独波时频二元掩模中图分类号：ＴＮ９２３１．４文献标识码：Ａ
ＡｐｏｃｏＰｅｍｕｔｔｏｉｎｍｅｔｏｉｏｒｅＳｐａａｉｎｐｒａｈｔｒａｉｎＡｌｇｎｆＢｌｎｄＳｕｃｅｒｔｏｉｅｕｎｃ — ｍａｎｆｒＣｏｖｌｔｖｉｉｐｅｃｎＦｒｑｅｙＤｏｉｏｎｏｕｉｅＭｘｎｇＳｅｈ
第２卷第６３期２００８年】１月

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
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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

盲源分离

峭度
• 峭度（Kurtosis）K是反映振动信号分布特性的数值统计量，是归一化的4阶中心矩
●
它描述的是概率函数通告死分布的偏离程度
盲源分离算法提取胎心电
盲源分离
●
盲源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混合矩阵。
• 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。
盲信号分离的目标函数
• 熵（信息熵）：表示每个消息提供的平均信息量，非负，是信源的平均的不确定性的描述。假设有离散的随机变量X，则信息熵： H(x)=E[log1/p(ai)] 类似的还有差熵、负熵
互信息
• 两个事件X和Y的互信息定义为： I(X,Y) = H(X) + H(Y) - H(X,Y) 其中 H(X,Y) 是联合熵，其定义为： H(X,Y) = - ∑ p(x,y)logp(x,y) 其中p(x,y)是概率。互信息的最小化和熵的最大化即可获得最大的独立性

⑴信号的混合方式及其对应的数学模型： A、线性瞬时混合（胎心电分离问题） X(t)=AS(t) B、线性卷积混合 x(t)=∑A(k)s(t-k) C、非线性混合 Y(t)=f(Z(t))
⑵盲分离问题的假设条件： 1）源信号S1(t),S2(t)…Sn(t)在统计上是相互独立的 2）A是列满秩的常数矩阵 3）源信号是非高斯信号且至多有一个是高斯信号。

线性卷积混合模型_盲源分离及其在混沌信号处理中的应用_[共2页]

第2章盲源分离的基本理论与算法13 联合对角化方法利用观测信号的高阶累积量去估计源信号。

其基本步骤是，首先确立评价源信号独立性的分离准则，然后通过一定的变换将分离准则化为含有对角形成分的表达式，最后利用联合对角化方法实现盲源分离。

联合对角化方法计算量很大，工程实现时可操作性不强。

Amari 与Cichocki 提出的自适应盲源分离算法克服了这一弊端。

自适应盲源分离算法是一种逐步迭代的智能化方法，其基本思路是首先确定分离准则，然后通过自适应算法调节分离矩阵以达到盲源分离的目的。

按照分离思想的不同可以分为逐一提取算法和同步分离算法。

逐一提取算法是由芬兰Helsinki 大学的Oja 基于源信号非高斯性测度所给出的一类fixed-point 算法[43]，该算法可以提取单个具有正或负峭度的源信号。

同步分离算法大体上可以分为基于信息论的方法和神经网络的方法。

它们在形式上是一致的，只是非线性函数的具体选择不同。

总的来说，逐一提取算法具有同步分离算法不能比拟的优点。

在源信号及传输信道无法满足完全分离条件时，同步分离算法将失去作用，而逐一提取算法将会提取到能够被提取的源信号。

更为重要的是，在很多场合下感兴趣的信号恰恰是众多被混合的源信号中的很小的一部分。

不过，当源信号及传输信道满足完全分离条件时，同步分离算法的分离速度将优于逐一提取算法。

几何分离方法是最近发展起来的一种简单、快速的盲源分离算法。

1996年Puntonet 首次提出了一种基于两个均匀分布信号混合的几何分离算法，该算法利用了信号独立时的几何特征作为分离目标，通过调整分离矩阵达到盲源分离的目的。

该方法计算量小、分离速度快，后来Mansour 在文献[44]中首次将该算法推广到多个信号混合的情形。

不过总的来说，几何算法要求假设源信号服从均匀分布，因此该方法的推广能力是有限的。

2.1.2 线性卷积混合模型更一般地，若接收端观测信号是源信号及其时延信号的线性组合，称为线性卷积混合模型（简称卷积混合模型）。

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。

盲分离技术在语音信号处理中的研究与应用

１概述因为语音信号在短时间上具平稳陛，先对语ｘ）１Ｐ∑ｈｉｐ＝２ｎ（音信号进行加窗傅立叶变换，再采用定点算法来。＝＝０ｊｋ）ｊ，…一（ｉ＝ｋ∑ 。－ｌＳ（１）盲信号分离技术是信号处理中用于阵列处理和数据分析的一种技术，所谓盲信号分离就是ｘｋ为第ｊ）（个混合信号，．ｓ是第ｉ个源信号，对混合语音信号分离。窗函数的长度一般比信号在源信号和如何混合都未知情况下，从混合信号ｈｐ是从第ｉ最稳定的持续时间要短。）（个源信号到第ｊ个混合。中处理恢复源信号。盲分离技术是近些年来信号定点算法的思路就是找—个权值ｗ以使得信号的传递函数，其阶数为Ｐ卷积混合信号０处理领域的研究热点问题，它可分为两类：实时混的盲分离就是要寻求一个Ｑ阶的ｍｎ的分离滤投影ｗｒ具有最大的非高斯陛，ｘ这里的非高斯性Ｘ叫由负墒来量度。在随机变量偶对称分布时，负熵的合信号的盲分离和动态或卷积后混合信号的盲分离。盲分离技术应用在通信、医学信号处理、图像波器矩阵，ｙ）∑ｗｑ（ｑ使得：ｋ（＝（ｘ－））ｋ（）表达式为：ｙｏ匮（（）— （ｖ）２Ｊ）ｃＧｖ）ＥＧ（）Ｉ（（）６ｑ＝０和语音信号处理以及雷达信号等领域。这里要研把ｙＷＴ＝Ｘ代人式（）６式可得：－［ｇＶＸ）Ｗ＋Ｘ（．］Ｅｎ是源信号的ｓ）（的估计。上式也可写为：ｋ究的混合语音信号盲分离问题是从多个麦克风采ＥｇＷｒｌ［Ｘ）（Ｗｎｏ＿１集到的相互干扰的混叠语音信号，通过分离算法５Ｍｔｂａａ仿真ｌｙ）— ｌｑ＝０ｉ））。＝（Ｊ∑∑ｗｑ【ｋｊ】（ｊ（（３）将每个语音信号相互分离开，并选取感兴趣的信对混合信号进行处理的Ｍｆｂａａ仿真图如下：ｌ把式（）式（）２、３变换到频域分ｇ有：ＪＩ号。ｘｗ）ｔ（ｓｗ）（＝ｔ（ｗ）（）４２语音混合问题ｙｗ）ｗ（）（）（＝ｗｘｗ（）５混合语音盲分离问题的一个典型例子就是卷积混合盲分离变成了频域中的瞬时混合 “ 鸡尾酒会” 问题。它描述了在许多人同时说话的盲分离。在频域中用瞬时混合盲分离的方法就可嘈杂环境下，我们能够辨识感兴趣＾的说话声的图１原始语音信号以求解时域中的卷积混合盲分离问题。能力。为了能够从混合的语音信号中提取出干净所以，卷积混合盲分离的算法可以分为两的原始舌音信号，必须对这个问题进行简化，使其类：一类是在时域中的分离算法，另一类是在频域能用简单的模型表示，然后对其进行数学建模，最中的分离算法。时域算法当混合滤波器的长度稍后通过数学模型寻求解决方法。就会使得计算量很大且分离效果不２语音混合问１题模型。采用麦克风阵列来模微大一些时，图２混合语音信号频计仿人耳拾取语音信号，由于同—个人的说话声到好。域算法受到混合滤波器阶数的影响较少，频域算法也存在两个问题：，第一在盲达各麦克风是有时延的，而且墙壁和物体也会对算量就少。分离中有着幅值的不确定性，它会使在各个频段声音存在反射作用，所以麦克风阵列采集到的语分离的信号在频域上的幅值有偏差，导致信号频音信号是一定时延的说话声音的混和。第二，盲分离中次序的不确定性会导致先对ｒＩ０系统建模，类似可以推广到ＭＩ谱的变形。Ｔ — 图３盲分离后的语音信号在各个频段分离出的信号不能正确的连接在一ＭＯ系统。在无噪声的环境下：６结论起，使得分离失败。采用将二者结合的基于ＩＡ的ＣＸ（ ≈ｌｔｓｔａ）ｓｔｌ）ｌ）ｌ）ｔ２）ｔ（（＋（通过上面的仿真图可以看出，通过对语音信时频分离算法，在频域上实现分离和权值更新，而ｘ【＝【２）ｌｔａｓｔｔｔ）ｔ２）＋（号进行加窗傅立叶变换，并采用定点ＩＡＣ算法对分离准则和线性函数还是在时域匕进行。其中：说话人的声音信号；：ｓ：ｘ麦克风信号；混合语音信号进行了分离，取得了较好的效果频３基于定点的ＩＡ算法Ｃａ：混合系数；：￥表示卷积。域算法相对于时域算法有很大的优越性，但频域定点算法有时也称为ＦｓＩＡ算法。ａｔＣ定点学从上式可以看出多通道卷积混合系统是一算法中的不确定性问题仍有待解决。伴随着盲分习算法就是找一个方向，即—个权值ｗ使得投影，个线性系统，我们称其求逆过程为多通道盲反卷离信号技术的发展，越来越多的采用ＩＡＣ来实现是具有最大的非高斯陛，这里的非高斯眭由负积。此处，我们可以把混合系数ａ即屋内回响和物Ｗ，盲分离，ＩＡ算法理论也不是非常完善，但Ｃ还需要Ｃ体与屋子对声音的吸收等系数用冲击响应来建熵来量度。ＩＡ学习过程首先建立—个以Ｗ为变进一步的研究完善。模。因为回响是有限长的，所以可以用—个ＦＩＲ滤元的目标函数Ｌｗ）（，如果某个宙能使Ｌｗ）（达到参考文献波器来表述。ｉａ表示第ｉｉ个麦克风和第ｉ个说话＾【Ｐｅｒｏｏ．ｌｄＳｐｒｔｎｏｏｒｅ，ａ１ｉｅＣｍｎｉｅａａｉｆＳｕｃｓｐ］ｒＢｎｏ极大（）该小值，市即为所需的解。然后用一种有效之间的冲击响应系数。那么上式可以改写为：ｔｘ）（＝ｔ：ｒｂｅＩＰｏｌｍＳａｅｎ．ｉｎｌＰｏｅｓｉｇ１９，Ｉｔｔｍｅｔｇａｒｃｅｓｎ，９１Ｓ的算法求。Ａｓ）（ｔ２１－ｎ４：１２

一种新的多信号卷积混合信号盲分离算法

ｓｕｃｅａａｉｎａｇｒｈｆｒｃｎｏｕｉｘｕｆｍｕｔｌｏｒｅｎｔｏｉｓｐｏｅｈｉａｇ — ｏｒｅｓｐｒｔｌｏｔｍｏｖｌｔｎｍｉｔｒｏｌｉｅｓｕｃｓｉｉｄｍａｎｉｍｐｓｄ．Ｔｓｌｏｏｉｏｏｅｐｍｅ
Ｋｙｗｒｓｂｉｄｓｍｃｅａｔｎｃｎｏｔｎｍｘｒ；ｕｔｒｅｃｍｌｔＲＱｅｏｄ：ｌｏ＇ｓｐｒｉ；ｏｖｌｉｉｕｅｆｒｎｅａｏｕｏｔｏｈ—ｏｄｒｕｕａ；Ｅｎ
关键词：盲源分离；卷积混合；四阶累计量；次残差二
中图分类号：Ｎ１Ｔ９１
文献标志码：Ａ
ｄｉ１．９９ｊｉｎ１０ —８３．０２０。１ｏ：０３６／．ｓ．０１９ｘ２１．３０５ｓ
ＡｗｉｄＳｕｃｅａａｉｎＡｌｏｉｈｏＮｅＢｌｎｏｒｅＳｐｒｔｏｇｒｔｍｆｒＣｏｖｌｅｕｔｐｅＳｕｃｉｎｌｎｏｖｄＭｌｉｌｏｒｅＳｇａｓ
ＡｂｔａｔＦｒｔｅｃｎｏｕｉｎｍｉｔｒｆｍｕｔｌｏｒｅｔｏｓｉｎｌｈｅｍｉｅｔｉｓｃｍｐｅｓｒｃ：ｏｈｏｖｌｔｘｕｅｏｌｉｅｓｕｃｓｗｉｎｉｅｓｇａ，ｔｘｄｍａｒｘｉｏｌｘ．Ｔｅｏｐｈｈｉｅａｉｎｎｍｂｒｉｃｅｓｓａｄｃｎｅｇｎｅｓｅｄｉｒｌｗｎｔｅｓｐｒｔｏｒｃｓ．ｎｔｉａｅ，ｌｎｔｒｔｏｕｅｎｒａｅｎｏｖｒｅｃｐｅｓｍｏｓｏｉｅａａｉｎｐｏｅｓＩｓｐｐｒａｂｉｄｅｈｈ

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。

一种新型的卷积混和盲信号分离算法

况，用标准自适应ＬＳＭ算法使分离准则函数达到最小值，而得到了两个信号混合的分离算法；然后，推广到多个源信号从
混合得到了相应分离算法。通过计算机仿真试验验证了本算法的有效性和可行性。
关键词：盲信号分离；卷积混和；最优滤波器．；去相关；Ｍ算法ＬＳ
ＡｗｇｒｈＦｒＢｌｄＳｏｒｅＳｐｒｔｎｏｎｏｕｉｅＭｉｔｒｓＮｅＡｌｏｉｍｏｉｕｃｅａａｉｆＣｏｖｌｔｘｕｅｔｎｏｖ
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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。

基于互信息的卷积混合语音时域盲分离算法

维普资讯
第２４卷
第３期
信号处理
ＳＧＩＮＡＬＰＲＯＣＳＩＥＳＮＧ
Ｖｏ．４Ｎｏ３１２．．
２００８年６月
基于互信息的卷积混合语音时域盲分离算法
吕尧李双田，
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科园月刊
Ｉ
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Ｉ毫业酮究啊九
基于藿积混合的确定性信号盲分离
张建超赵中东。１２３部队２海军航空工程学院青岛分院／．６５９．
［摘要］盲信号源服从统计独立分布（１１即．．ｄ序列）是现在大部分基于卷积混合模型的盲分离算法的假设条件，在实际仿真中也要求有色信号在处理之前进行预自化，但对于象正弦这样的确定性信号都没有讨论。本文将针对确定性信号的盲分离问题展开讨论，并对信号进行了仿真，仿真结果表明确定信号虽不满足ｊ．．ｄ序列要求，但在一定条件下仍可进行盲分离。１［关键词］盲信号，卷积混合
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积混合模型下的盲信号分离问题。设有两个统计独立的信
［ｅｏｄ］Ｂｉｄｓｕｃ，ｏｖｌｔｖｘｕｅＫｙｗｒｓｌｎｏｒｅＣｎｏｕｉｅｍｉｔｒ
引言盲信号的混合模型一般可分为两种，瞬时混合模型和卷积混合模型。瞬时混合没有考虑到信号的延迟，而卷积混合则考虑了延迟，所以卷积混合模型更接近于实际情况。大部分卷积混合情况下的肓分离算法都引入有限冲激响应滤波器，然后估计滤波器的系数，达到盲分离的目的。Ａａ在１９年提出了一种自然梯度下降法解决了卷ｍｒ￣９７
号源ｓ（）２七，ｌｓ（）并且服从统计独立分布（ｉ）构ｉｄ。令・・
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或者完全取消ＢＤ控制报文（Ｆ查询模式下）。２参数修改．３ＢＤ的各种参数在会话建立起来以后都可以动态的改变，Ｆ但是不影响会话的当前状态，其中可以动态改变的参数有：ＤＴ、ＭＩ能去使能ＥＨＭＩＲＲ、使ＣＯ功能、能去使能查询功能、使使能去使能认证等。对于ＤＴ增加时，本地实际的发送间隔ＭＩ不能改变直到接收一个Ｆ比特为１ＢＤ控制报文，这是为的Ｆ了保证远端系统在本地发送间隔增加时更新了它的检测时间；对于ＲＲ减少时，远端计算的检测时间必须不能改变，直到ＭＩ接收到一个Ｆ比特（参见报文格式字段解释）为１ＢＤ控的Ｆ制报文。这是为了保证在减少检测时间之前，远端系统已经按照较高的速率发送ＢＤ控制报文。Ｆ３Ｆ的标准化ＢＤ自从２００４年７推出ＢＤ标准的第一个草案起，ＩＴ月ＦＥＦ开始了ＢＤ协议的讨论修订，至今已经从ｄｆｂｓ－０发展到ＦｒｔａＯａｅｄｆｂｓ一３ｒｔａｅ０，在这期问经历了一次版本的变化，从版本０升ａ级为版本１。ＢＤ协议已经被整个业界所接受和认可。虽然ＢＤ技术ＦＦ标准是一个新的协议标准，但是在大量厂商参与的情况下，我们相信ＢＤ技术将更加完善和成熟。以后必将形成一个技术Ｆ成熟，众多厂商支持，得到广泛应用的闰际标准技术。４ＦＢＤ典型应用根据ＢＤ的检测特点，可以说它是针对通信转发故障检Ｆ测的最好方案，其典型应用于应用于快速重路由随着ＮＮ、ＩＴＧＰＶ的发展，ＩＰ网络向多业务发展，同时承载多种业务，对可靠性、安全提出了更高的要求。目前，很多周外运营商倾向于使用ＭＰＳＶＮ来隔离不同的业务，这样做ＬＰ
ｄｓｕｓｄｈｐｏｌｈｔｌｎｓｕｃｅａａｉｎｆｔｅｅｅｍｉｅｏｕｄｒｔｅｏｎｏｌｔｖｍｉｔｒ．Ｉｔｉａｔｃｅｂｉｄｉｃｓｅｔｅｒｂｅｍｔａｂｉｄｏｒｅｓｐｒｔｏｏｈｄｔｒｎｄｆｎｅｈｃｖｕｉｅｘｕｅｎｈｓｒｉｌ，ｌｎｓｕｃｓｓｐｒｔｉｎｆｄｔｒｎｄｓｇｎｌ，ｓｃａｉｇｌｆｅｕｎｙｓｇａ。ｗｌｂｓｕｓｄ．Ａｎｔｌｓ，ｗｅｃｎｓｅｈｔａｔｏｈｏｒｅｅａａｏｏｅｅｍｉｅｉａｓｕｈｓｓｎｅｒｑｅｃｉｎｌｉｌｅｄｉｃｓｅｄａａｔａｅｔａｌｈｇｄｔｒｉｅｉｎｓｃｎｎｔｓｔｓｙｔｅｃｎ１１ｎ１１ｄｈｓｉｎｌａｌｏｂｅｐｒｔｄｆｈｖｎｎｕｈｂｎｗｉｈｅｅｍｎｄｓｇａｌａｏａｉｆｈ０ｄｔ０一．．。ｔｅｅｓｇａｓｃｎａｓｅｓａａｅ．ｉａｉｇｅｏｇａｄｔ．
ｒＡｓｒｃＩｓｗｅｌｎｗｔａｉｎＩｈｔａｅ１ｉｄａｅｔｅｂｓｃａｓｍｐｉｈｔｍｏｔ１ｎｓｕｅｓｐｒｔｏｌｏｉｈｓｂｔａｔ１ｔｉｌｋｏｎｈｔｓｇａｓｔａｒ．．ｒｈａｉｓｕｔｏｎｔａｓＢ１ｄｏｒｅａａｉｎａｇｒｔｍｏｃｎｏｕｉｅｆｏｖｌｔｖｍｉｔｒｍａｅＤｒｎｔｅｉｌｔｏ，ｉｉｒｑｒｄｈｔｈｍｘｄｉｎｌａｅｒｗｉｅｎｄ．Ｆｗｒｉｌｓａｅｘｕｅｋ．ｕｉｇｈｓｍｕａｉｎｔｓｅｕｉｅｔａｔｅｉｅｓｇａｓｒｐｅｈｔｅｅａｔｃｅｈｖ