本文關(guān)鍵詞：基于隨機(jī)信號的單通道盲源分離研究

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【摘要】：盲源分離(Blind Source Separation,BSS)是指在源信號和混合模型未知的情況下,根據(jù)接收到的混合信號的特征,還原出各路源信號的過程。隨著科學(xué)研究的深入和工程應(yīng)用的發(fā)展,在生物醫(yī)學(xué)檢測,語音信號識別,機(jī)械故障診斷,無線頻譜檢測等方面都有涉及信號的盲源分離技術(shù)。其中,單通道盲源分離(Single Channel Blind Source Separation,SCBSS)是欠定盲源分離的一種極端形式,即僅根據(jù)觀測到的單路混合信號,恢復(fù)出多路源信號,是盲源分離的熱點(diǎn)和難點(diǎn)。本文針對隨機(jī)信號的單通道盲源分離進(jìn)行研究,主要內(nèi)容有以下幾個方面:1、提出一種新的盲源分離方法。通過經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(EEMD)將接收到的混合信號分解為多路本征模態(tài)函數(shù)(IMFs),提出一種改進(jìn)的主成分分析法(PCA),對多路本征模態(tài)函數(shù)提取主元,進(jìn)行二次降維,再采用獨(dú)立成分分析(ICA)完成隨機(jī)信號的盲源分離。最后通過實驗對比此方法和EEMD-PCA-ICA法,EEMD-ICA法的分離效果,驗證本文提出的算法的有效性。2、針對隨機(jī)信號中典型的周期平穩(wěn)隨機(jī)信號和非平穩(wěn)隨機(jī)信號這兩類隨機(jī)信號,利用“EEMD-PCA-ICA”與“EEMD-改進(jìn)PCA-ICA”兩種方法進(jìn)行單通道盲源分離,通過實驗數(shù)據(jù)進(jìn)一步研究對比兩種方法對不同隨機(jī)信號盲源分離的區(qū)別和適用性。3、卷積混合信號的盲源分離的探索。提出一種適用于表面肌電信號分解的變步長的獨(dú)立向量分析梯度算法,根據(jù)表面肌電信號(sEMG)的生理學(xué)特性,將獨(dú)立向量分析(IVA)模型應(yīng)用到卷積混合肌電信號的頻域分離中,提取隱含在表面肌電信號中的運(yùn)動單位動作電位成分,并分析比較該方法與獨(dú)立成分分析方法的分解性能。
【關(guān)鍵詞】：單通道盲源分離 隨機(jī)信號 總體經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解 主成分分析 獨(dú)立成分分析 獨(dú)立向量分析
【學(xué)位授予單位】：太原科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TN911.7
【目錄】：

• 中文摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 緒論9-13
• 1.1 選題背景及研究意義9-10
• 1.2 單通道盲源分離研究及現(xiàn)狀10-11
• 1.2.1 國外研究現(xiàn)狀10-11
• 1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀11
• 1.3 本文研究內(nèi)容和論文結(jié)構(gòu)11-13
• 第二章 盲源分離的基本理論13-21
• 2.1 引言13
• 2.2 盲源分離的理論介紹13-16
• 2.2.1 盲源分離的基本原理13
• 2.2.2 盲源分離分類及數(shù)學(xué)模型13-16
• 2.3 單通道盲源分離理論16-20
• 2.3.1 單通道盲源分離的基本模型16-17
• 2.3.2 分離方法17-20
• 2.3.3 算法性能評價標(biāo)準(zhǔn)20
• 2.4 總結(jié)20-21
• 第三章 一種基于二次降維的單通道盲源分離法21-33
• 3.1 引言21
• 3.2 EEMD-改進(jìn)PCA-ICA算法21-28
• 3.2.1 具體算法流程圖22
• 3.2.2 總體經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解EEMD算法基本原理22-25
• 3.2.3 改進(jìn)的主成分分析PCA25-27
• 3.2.4 快速獨(dú)立成分分析算法27-28
• 3.3 仿真及分析28-32
• 3.3.1 實驗仿真28-31
• 3.3.2 實驗分析對比31-32
• 3.4 總結(jié)32-33
• 第四章 不同隨機(jī)信號的單通道盲源分離實驗及分析33-49
• 4.1 引言33-34
• 4.2 周期平穩(wěn)隨機(jī)信號仿真及分析34-41
• 4.2.1 正弦波與sEMG的混合信號的單通道盲源分離34-37
• 4.2.2 方波與sEMG的混合信號的單通道盲源分離37-41
• 4.3 非平穩(wěn)隨機(jī)信號實驗仿真及分析41-48
• 4.3.1 sEMG與隨機(jī)鋸齒波信號的混合信號的單通道盲源分離41-44
• 4.3.2 sEMG與ECG的混合信號的單通道盲源分離44-48
• 4.4 總結(jié)分析48-49
• 第五章 卷積混合信號的盲源分離的探索49-56
• 5.1 引言49
• 5.2 卷積混合的IVA模型49-52
• 5.2.1 IVA算法原理51-52
• 5.3 仿真及分析52-54
• 5.3.1 表面肌電信號分解實驗52-53
• 5.3.2 結(jié)果分析53-54
• 5.4 總結(jié)54-56
• 第六章 總結(jié)和展望56-58
• 6.1 總結(jié)56
• 6.2 展望56-58
• 參考文獻(xiàn)58-62
• 致謝62-63
• 攻讀碩士期間所發(fā)表的論文63-64

【相似文獻(xiàn)】

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