本文關鍵詞：多集合信號聯合盲分離方法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：聯合盲分離技術是現代信號處理領域的新興研究課題之一,特別在處理多集合信號時,相對于傳統的盲源分離算法,可以利用更多的相關信息,因此能夠獲得更好的分離性能,具有廣闊的應用前景。廣義聯合對角化是近些年來解決聯合盲分離問題的一種新方法。利用多集合數據固有的統計特性,比如組間相關性與組內獨立性,構造特定的具有可廣義聯合對角化結構的目標矩陣,并對此矩陣進行代數擬合,辨識信號的混合機理,最終恢復出潛在的源信號。目前相關文獻中在廣義聯合對角化方面缺乏系統和全面的研究,而現有的算法中也存在各種不足,比如正交限制、噪聲魯棒性弱和收斂過慢等問題。本文主要研究針對多集合信號的聯合盲分離方法——廣義聯合對角化。提出了幾種性能良好的正交和非正交的廣義聯合對角化算法,并成功應用到實際的聯合盲分離問題中,具體成果如下：●提出了一種針對兩個數據集的非正交的聯合對角化算法,該算法基于LU分解和連續(xù)旋轉策略。仿真實驗表明,與其它算法相比,該算法具有快速的收斂性能以及分離精度�！裉岢隽艘环N針對兩個以上數據集的廣義非正交聯合對角化算法,該算法基于LU分解和連續(xù)旋轉。仿真實驗表明,該算法在收斂速度、噪聲魯棒性以及解亂序方面具有良好的性能。在此基礎上,針對上述兩種算法在信號維度過大帶來運行時間過慢的問題,提出了兩種快速并行計算方法,并且通過仿真證明并行策略在一定程度上會大大減少算法運行時間,同時保持了分離精度。●提出了一種基于Givens旋轉的廣義正交聯合對角化算法,通過矩陣分解,將多參數優(yōu)化問題分解為一系列簡單的特征值分解問題。通過仿真實驗證明分析了該算法強有力的收斂優(yōu)勢以及分離精度�！裱芯苛藦V義聯合對角化算法在實際數據中的兩個應用(胎兒心電信號分離和頻域語音分離)。仿真實驗結果表明,本文提出的算法與其它聯合對角化和廣義聯合對角化算法相比,提取出了更多的胎兒心電信號,并且對于語音的分離精度更高。
【關鍵詞】：聯合盲源分離 廣義聯合對角化 ECG 頻域語音分離
【學位授予單位】：大連理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TN911.7
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-7
• 目錄7-9
• 1 緒論9-14
• 1.1 研究背景與意義9-10
• 1.2 研究歷史與現狀10-13
• 1.3 本文主要工作及內容安排13-14
• 2 數學模型14-19
• 2.1 多數據集信號模型14-15
• 2.2 盲源分離的聯合對角化模型15-16
• 2.3 聯合盲分離的廣義聯合對角化模型16-17
• 2.4 模型對比與討論17-18
• 2.5 本章小結18-19
• 3 基于LU分解和連續(xù)旋轉的復值非正交聯合對角化19-40
• 3.1 一種針對兩個數據集的非正交聯合對角化算法19-23
• 3.2 一種針對多數據集的廣義非正交聯合對角化算法23-25
• 3.3 兩種并行快速算法25-28
• 3.4 仿真實驗28-38
• 3.4.1 TNJD算法仿真實驗29-33
• 3.4.2 GNJD算法仿真實驗33-37
• 3.4.3 并行快速算法仿真實驗37-38
• 3.5 本章小結38-40
• 4 基于連續(xù)旋轉的廣義正交聯合對角化40-48
• 4.1 算法原理40-44
• 4.2 仿真實驗44-47
• 4.3 本章小結47-48
• 5 多數據集廣義聯合對角化算法的實際應用48-57
• 5.1 胎兒心電信號分離48-50
• 5.2 語音分離50-56
• 5.3 本章小結56-57
• 6 總結與展望57-59
• 參考文獻59-62
• 攻讀碩士學位期間發(fā)表學術論文情況62-63
• 致謝63-64

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  本文關鍵詞：多集合信號聯合盲分離方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：283004