【摘要】：盲源分離(BSS)是在混合矩陣未知的情況下,從一系列的混合信號中分離和還原不可觀測的原信號的過程。BSS是信號處理與通信領(lǐng)域中的基本問題,特別是在語音識別、生物醫(yī)信號處理、遠(yuǎn)程傳感、雷達(dá)與通信系統(tǒng)、地震勘探等方面均具有突出的作用。首先,本文介紹了盲源分離的技術(shù)背景和國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀,概括了有關(guān)盲源分離的基本理論,包括概率論、矩陣、信息論的相關(guān)內(nèi)容以及盲源分離的數(shù)學(xué)模型等,闡述了盲源分離的一般求解過程；簡單介紹了盲源分離算法中的自然梯度算法與不完整的自然梯度算法,分析了算法的不足之處。然后,針對自然梯度算法與不完整自然梯度算法的不足之處,提出了基于符號算子的變步長不完整自然梯度算法,將不完整自然梯度算法與從一般的動態(tài)分離模型中推導(dǎo)出的符號算子相結(jié)合,并且加入了基于代價函數(shù)梯度的變步長。符號算子的引入加快了算法的收斂速度,基于代價函數(shù)梯度的變步長平衡了收斂速度與穩(wěn)態(tài)誤差之間的矛盾。同時,針對非平穩(wěn)環(huán)境問題,本文提出了一種新的基于不完整自然梯度的約束算法,利用系統(tǒng)上的擾動對代價函數(shù)進(jìn)行約束,為了加快收斂速度,對算法的約束因子采用自適應(yīng)形式,根據(jù)分離情況對約束因子進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整,很好地解決了收斂速度與穩(wěn)態(tài)誤差之間的矛盾。計(jì)算機(jī)仿真結(jié)果證明,相比于傳統(tǒng)算法,新算法都可以達(dá)到更理想的分離效果。最后,對本文的工作進(jìn)行了總結(jié),并指出盲源分離仍有一些問題有待進(jìn)一步研究和解決,包括含噪問題、欠定問題等,理論與應(yīng)用仍有很大的發(fā)展空間。
[Abstract]:Blind source separation (BSS) is a process of separating and restoring unobservable original signals from a series of mixed signals under the condition of unknown mixing matrix. BSS is a basic problem in signal processing and communication, especially in speech recognition. Biomedical signal processing, remote sensing, radar and communication systems, seismic exploration and other aspects have a prominent role. First of all, this paper introduces the technical background of blind source separation and the research status at home and abroad, summarizes the basic theory of blind source separation, including probability theory, matrix, information theory and mathematical model of blind source separation. In this paper, the general solution process of blind source separation is introduced, the natural gradient algorithm and incomplete natural gradient algorithm are introduced, and the shortcomings of the algorithm are analyzed. Then, aiming at the shortcomings of natural gradient algorithm and incomplete natural gradient algorithm, a variable step size incomplete natural gradient algorithm based on symbol operator is proposed. The incomplete natural gradient algorithm is combined with the symbol operator derived from the general dynamic separation model and the variable step size based on the gradient of the cost function is added. The introduction of symbol operator accelerates the convergence speed of the algorithm. The variable step size based on the gradient of cost function balances the contradiction between convergence speed and steady state error. At the same time, a new constraint algorithm based on incomplete natural gradient is proposed to solve the non-stationary environment problem. The cost function is constrained by the disturbance of the system. In order to speed up the convergence rate, this paper proposes a new constraint algorithm based on incomplete natural gradient. The constraint factor of the algorithm is adaptively adjusted according to the separation condition, which solves the contradiction between the convergence speed and the steady-state error. The computer simulation results show that compared with the traditional algorithm, the new algorithm can achieve a better separation effect. Finally, the work of this paper is summarized, and it is pointed out that there are still some problems to be further studied and solved in blind source separation, including noise-containing problems, underdetermined problems, and so on. There is still a lot of room for development in theory and application.
【學(xué)位授予單位】：東北大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TN911.7

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