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弱稀疏信号欠定盲分离技术的研究

作　者: 朱东岩
导　师: 马晓红
学　校: 大连理工大学
专　业: 信号与信息处理
关键词: 欠定盲源分离稀疏表示单源点差异度矩阵正交投影矩阵
分类号: TN911.7
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 71次
引　用: 1次
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内容摘要

在实际应用中,通过传感器获得的观测信号往往是不同信源产生的多路信号的混合,盲源分离要解决的问题是在源信号先验信息缺乏并且混合参数未知的情况下,将观测信号中潜在的源信号全部或部分恢复出来。该技术因其在语音信号处理、雷达系统、生物医学工程、图像处理、数字通信等领域具有很好的应用前景,引起了当今学者的广泛关注。当源信号的数目多于观测信号的数目时,为欠定盲分离问题,这种情况更贴近于实际应用,同时也是线性瞬时混合的研究难点,极具挑战性。本文重点研究线性瞬时混合欠定盲信号分离的基础理论和主要方法。主要内容有以下几个方面：(1)混合矩阵估计是二步欠定盲源分离方法的关键,当源信号不完全满足稀疏性时,传统的聚类方法性能下降。本文给出一种方法,通过检测只有一个源信号作用的时频点,并利用这些更加可靠的样本点来估计混合矩阵,降低了对源信号稀疏性的要求,提高了混合矩阵估计的精度。(2)传统K-均值算法事先要知道聚类中心的数目,并对初始聚类中心敏感。针对聚类中心数目估计问题,本文首先设定参考向量,然后计算各时频点观测信号向量与参考向量夹角的直方图,通过统计峰值点个数精确估计源信号个数N；对于初始聚类中心选择问题,本文通过构造差异度矩阵,利用它寻找到N个差异度最大的向量作为初始聚类中心,使得聚类结果具有更强的鲁棒性。(3)当源信号在时频域不满足正交不重叠条件时,此时每个时频点将是多个源信号同时起作用。本文方法首先通过逐级构造正交投影矩阵对时频点进行分类,明确每个时频点叠加了哪些源信号,然后再进行源信号的分离。该方法降低了对源信号统计特性的要求,在源信号相关或者不严格稀疏的情况下也可以进行很好的分离。计算机仿真实验结果表明了本文方法的有效性。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-9
1 绪论  9-12
  1.1 课题的研究背景和意义  9-10
  1.2 国内外研究现状  10-11
  1.3 论文主要工作和具体章节安排  11-12
2 基础知识和基本原理  12-17
  2.1 盲源分离的数学模型  12-13
  2.2 常用的盲源分离分析工具  13-14
    2.2.1 短时傅里叶变换  13
    2.2.2 K-均值聚类算法  13-14
  2.3 信号稀疏性  14-15
  2.4 盲源分离算法性能评价  15-16
  2.5 本章小结  16-17
3 源个数未知的鲁棒性盲辨识方法  17-32
  3.1 问题的提出  17
  3.2 基于稀疏性的盲辨识原理  17-19
  3.3 传统的混合矩阵估计方法  19-22
    3.3.1 势函数方法  19-20
    3.3.2 霍夫变换方法  20-22
  3.4 单源点检测  22-26
  3.5 源信号个数估计  26-28
  3.6 改进初始聚类中心选择的K-均值聚类方法  28-29
  3.7 计算机仿真实验结果  29-31
  3.8 本章小结  31-32
4 基于各级时频点正交投影矩阵的源信号恢复  32-49
  4.1 信号的稀疏性及其对分离结果影响  32-33
  4.2 基本的SCA方法  33-37
    4.2.1 l_1范数方法  33-35
    4.2.2 子空间方法  35-37
  4.3 基于各级时频点正交投影矩阵的源信号恢复方法  37-42
    4.3.1 基于正交投影矩阵的时频点逐级划分方法  37-41
    4.3.2 源信号的逐级分离方法  41-42
  4.4 计算机仿真实验结果  42-48
    4.4.1 语音信号分离实验  43-44
    4.4.2 相关源信号分离实验  44-46
    4.4.3 语音信号和噪声分离实验  46-47
    4.4.4 语音信号和音乐信号分离实验  47-48
  4.5 本章小结  48-49
结论  49-51
参考文献  51-54
攻读硕士学位期间发表学术论文情况  54-55
致谢  55-56

弱稀疏信号欠定盲分离技术的研究

内容摘要

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