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单通道盲源分离法研究及应用

作　者: 黄书华
导　师: 卓东风
学　校: 太原科技大学
专　业: 电路与系统
关键词: 单通道盲源分离总体经验模态分解局部均值分解端点效应
分类号: TN911.7
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
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内容摘要

盲源分离（Blind Source Separation，BSS）是指在信号的理论模型和源信号无法精确获知的情况下，如何从混叠信号（观测信号）中分离出各源信号的过程。单通道盲源分离（Single Channel Blind Source Separation，SCBSS）是欠定盲源分离的一种极端情况。在现实生活当中，由于受到安装条件或成本限制，往往使用单个传感器来采集多路混合信号，而如何利用算法将多路源信号估计或恢复出来，在数学领域是一个极具挑战的问题。本文围绕单通道盲源分离这一研究热点展开，分析目前单通道盲源分离算法，主要研究内容有以下几个方面：1、提出一种EEMD-PCA-ICA自适应单入多出盲源分离法。针对EEMD-ICA单通道盲源分离法，自适应程度差，算法迭代效率低等问题，本文提出EEMD-PCA-ICA算法，最后通过实验与EEMD-ICA和小波ICA算法对比算法的运行速度、恢复效果。2、提出一种基于局部均值分解的新型单通道盲源分离法。局部均值分解（Local Mean Decomposition，LMD）是类似于EMD算法的一种能够根据信号的自身特点，将信号自适应分解成具有特定物理意义的分量，被某些文献证明其在分解分量、瞬时频率等方面较EMD算法效果更好，但该算法同样具有端点效应问题，端点效应若不得到抑制，会导致算法在迭代次数的增加，所得到的分量失真度随着迭代的进行越来越高，严重可导致得到一些毫无意义分量。本文首先提出将自适应相位正弦延拓法来抑制LMD算法的端点效应，然后基于优化后的LMD算法，提出一种新型的单通道盲源分离法，通过对实际信号的处理证明本方法的有效性。

全文目录

中文摘要  3-4
ABSTRACT  4-8
第一章绪论  8-14
  1.1 选题背景及研究意义  8-9
  1.2 单通道盲源分离研究及现状  9-11
    1.2.1 国外研究现状  9-10
    1.2.2 国内研究现状  10-11
  1.3 本文研究内容和论文结构  11-14
第二章盲源分离基本理论  14-26
  2.1 引言  14
  2.2 盲源分离理论介绍  14-21
    2.2.1 盲源分离数学理论模型  14-17
    2.2.2 盲源分离经典算法  17-20
    2.2.3 分离结果的不确定性  20-21
  2.3 欠定盲源分离理论  21-22
  2.4 单通道盲源分离理论  22-25
    2.4.1 单通道盲源分离算法分类  22-24
    2.4.2 单通道盲源分离算法性能评价标准  24-25
  2.5 本章小结  25-26
第三章一种自适应单入多出盲源分离法  26-40
  3.1 引言  26
  3.2 一种自适应单入多出算法的原理  26-34
    3.2.1 EEMD 算法简介  27-31
    3.2.2 主成份分析（PCA）  31-32
    3.2.3 FastICA  32
    3.2.4 具体算法流程  32-34
  3.3 仿真及分析  34-39
    3.3.1 周期信号混合实验  34-37
    3.3.2 ECG 信号与 sEMG 信号实验  37-39
  3.4 总结  39-40
第四章基于局部均值分解的单通道盲源分离法  40-52
  4.1 引言  40
  4.2 基于局部均值分解单通道盲源分离法  40-41
  4.3 LMD 算法优化——端点效应的抑制  41-46
  4.4 盲源分离仿真结果及分析  46-51
  4.5 总结  51-52
第五章 EEMD-PCA-ICA 与 LMD-ICA 算法仿真对比  52-58
  5.1 引言  52
  5.2 实验仿真及分析  52-56
  5.3 总结  56-58
第六章工作总结与展望  58-60
  6.1 工作总结  58-59
  6.2 展望  59-60
参考文献  60-66
致谢  66-68
附录：人体表面肌电信号采集器（专利一）  68-70
攻读学位期间发表的学术论文及专利目录  70-71

单通道盲源分离法研究及应用

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