本文關(guān)鍵詞：基于稀疏性增強(qiáng)的欠定盲源分離算法研究

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【摘要】：盲源分離問題是信號(hào)處理領(lǐng)域當(dāng)中一個(gè)傳統(tǒng)而又具有挑戰(zhàn)性的問題,其中欠定盲源分離尤其受到廣大學(xué)者的關(guān)注,目前解決欠定盲源分離問題的方法主要是基于稀疏分量分析理論的“兩步法”。本文在對(duì)欠定盲源分離問題深入研究的成果之上,針對(duì)稀疏性較差的源信號(hào),研究了增強(qiáng)信號(hào)稀疏性的欠定盲源分離算法。本文的主要工作如下:首先,介紹了盲源分離模型的基礎(chǔ)知識(shí)及稀疏分量分析理論,闡述了幾種常用的稀疏變換,并且說明了幾種傳統(tǒng)的混合矩陣估計(jì)算法和壓縮感知的基本原理,在此基礎(chǔ)上說明了衡量混合矩陣估計(jì)性能的標(biāo)準(zhǔn)和衡量源信號(hào)恢復(fù)的性能標(biāo)準(zhǔn)。其次,針對(duì)稀疏性較差的源信號(hào),研究了兩種估計(jì)混合矩陣的算法:基于角度的孤立點(diǎn)檢測及模糊C均值聚類的混合矩陣估計(jì),以及基于時(shí)頻單源點(diǎn)與源數(shù)目估計(jì)相結(jié)合的混合矩陣估計(jì)算法,通過去除孤立時(shí)頻點(diǎn)和提取單源點(diǎn)來增強(qiáng)信號(hào)的稀疏性。在分析欠定盲源分離及壓縮感知模型一致性的基礎(chǔ)上,研究了基于壓縮感知及自適應(yīng)K-SVD字典的源信號(hào)重構(gòu)算法,實(shí)現(xiàn)了源信號(hào)的分離。最后,對(duì)所提出的方法進(jìn)行了語音信號(hào)混合分離的仿真實(shí)驗(yàn)及分析,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文研究的分離算法獲得的矩陣估計(jì)誤差小并且源信號(hào)恢復(fù)精度高。
【學(xué)位授予單位】：燕山大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TN911.7

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本文編號(hào)：1281755