時(shí)頻域欠定盲分離研究
本文關(guān)鍵詞：時(shí)頻域欠定盲分離研究
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【摘要】：盲源分離是僅通過接收信號(hào)來(lái)分離出潛在的混合源信號(hào)的信號(hào)處理技術(shù),傳統(tǒng)的盲源分離技術(shù)大部分是基于獨(dú)立成分分析(ICA)理論。經(jīng)典的ICA理論只能處理平穩(wěn)的非高斯信號(hào),而且對(duì)于欠定情況下(接收信號(hào)傳感器數(shù)目少于潛在源信號(hào))的盲分離也不能處理。而現(xiàn)實(shí)生活中很多信號(hào)都是非平穩(wěn)信號(hào),比如語(yǔ)音信號(hào),所以找到除了ICA理論以外的其他途徑的盲分離技術(shù)也是十分必要的。而基于稀疏類(稀疏在信號(hào)處理中一般表示一個(gè)信號(hào)的采樣值大部分是接近于零的值,而只有少部分是大于零的數(shù)值)的盲源分離技術(shù)可以處理非平穩(wěn)信號(hào)和欠定混合情況。稀疏這個(gè)條件有的時(shí)候?qū)τ诂F(xiàn)實(shí)中的信號(hào)來(lái)說(shuō)有點(diǎn)苛刻,因?yàn)楹芏嘈盘?hào)不是很稀疏(軟稀疏)：比如現(xiàn)實(shí)中混合的語(yǔ)音信號(hào)在單個(gè)時(shí)頻點(diǎn)存在多個(gè)源信號(hào)的情況很普遍。所以尋求軟稀疏(不是很稀疏,表現(xiàn)在時(shí)頻域的盲分離的情況是指單個(gè)時(shí)頻點(diǎn)允許多個(gè)源信號(hào)共存的問題)的盲分離算法也是現(xiàn)實(shí)所需。本文就是研究在稀疏和軟稀疏情況下的盲分離的問題,本論文主要取得了以下成果：1、在關(guān)于瞬時(shí)混合的欠定盲分離的混合矩陣估計(jì)方面,研究了針對(duì)在時(shí)頻域的混合矩陣估計(jì)問題�；跁r(shí)頻域的混合矩陣估計(jì)關(guān)鍵是單源信號(hào)的時(shí)頻點(diǎn)的抽取問題(抽取出那些只占用單個(gè)源信號(hào)的時(shí)頻點(diǎn))。本文基于Wigner-Ville時(shí)頻域和短時(shí)傅里葉變換的時(shí)頻域提出了一種叫做掩蓋法的單時(shí)頻點(diǎn)的選取方法,然后根據(jù)選取出的單源時(shí)頻點(diǎn)再聯(lián)合相關(guān)的聚類方法把混合矩陣估計(jì)出來(lái)。仿真結(jié)果表明,本文提出的基于掩蓋法的混合矩陣估計(jì)效果比傳統(tǒng)的時(shí)頻域混合矩陣估計(jì)法在精度上有明顯的提高。2、針對(duì)欠定卷積混合中的卷積濾波器的估計(jì)問題,研究了直接估計(jì)混合濾波器的方法。首先將時(shí)域卷積信號(hào)通過短時(shí)傅里葉變換轉(zhuǎn)換到時(shí)頻域,然后對(duì)時(shí)頻域混合信號(hào)進(jìn)行相關(guān)的歸一化處理,進(jìn)而導(dǎo)出了一種"bottom up"聚類法的歸一化混合濾波器估計(jì)法。仿真實(shí)驗(yàn)表明,該方法比傳統(tǒng)的不歸一化的直接混合濾波器估計(jì)法在估計(jì)精度上有很大的提高。3、針對(duì)兩步盲分離算法中的信號(hào)恢復(fù)問題,本文研究了源信號(hào)在軟稀疏的情況下的信號(hào)恢復(fù)問題；在瞬時(shí)混合盲分離問題中,提出了一種截?cái)嗷旌暇仃嚽竽娴脑葱盘?hào)恢復(fù)法,該方法能夠恢復(fù)出軟稀疏混合情況下的源信號(hào)。該方法首先將混合矩陣有序的截?cái)喑梢恍┓疥?然后將這些方陣的逆與原混合信號(hào)相乘并轉(zhuǎn)換到時(shí)頻域,然后利用原混合信號(hào)在時(shí)頻域的稀疏性,在一定的條件下導(dǎo)出相關(guān)單源信號(hào)時(shí)頻點(diǎn),把所有單源信號(hào)時(shí)頻點(diǎn)進(jìn)行集合相加,最終抽取出估計(jì)源信號(hào)的時(shí)頻點(diǎn)。本文還證明了截?cái)嗷旌暇仃嚽竽嬖葱盘?hào)恢復(fù)法允許多個(gè)源信號(hào)同時(shí)存在于單個(gè)時(shí)頻點(diǎn),單個(gè)時(shí)頻點(diǎn)允許存在的源信號(hào)數(shù)是接收傳感器的數(shù)減1(如果傳感器數(shù)為M,那么單個(gè)時(shí)頻點(diǎn)允許存在的源信號(hào)數(shù)為M-1)。同時(shí)該方法也適用于復(fù)數(shù)域混合矩陣的信號(hào)恢復(fù)。這里也把該算法同時(shí)應(yīng)用于瞬時(shí)欠定混合盲分離和卷積欠定混合盲分離問題。實(shí)驗(yàn)證明了該方法的有效性,并且與傳統(tǒng)的盲信號(hào)恢復(fù)法做了相關(guān)比較,證實(shí)分離性能得到了很大的改善。4、為了減少經(jīng)典的截?cái)嗷旌暇仃嚽竽?ITMM)算法在個(gè)別時(shí)頻會(huì)丟失數(shù)據(jù)或者產(chǎn)生噪聲信號(hào)的概率,提出了一種基于頻域的兩步欠定瞬時(shí)盲分離算法。首先估計(jì)出混合矩陣和利用經(jīng)典的ITMM算法對(duì)混合信號(hào)進(jìn)行初步恢復(fù),然后對(duì)初步估計(jì)的信號(hào)時(shí)頻矩陣進(jìn)行矩陣補(bǔ)償處理,從而達(dá)到修補(bǔ)丟失數(shù)據(jù)和去除多余數(shù)據(jù)(去噪)的效果。實(shí)驗(yàn)仿真證明了聯(lián)合信號(hào)恢復(fù)法在時(shí)頻域的填補(bǔ)空缺值和去掉噪聲信號(hào)效果明顯,分離性能也比單純的截?cái)嗑仃嚽竽娣ㄓ忻黠@提升。
【學(xué)位授予單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TN911.7
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，本文編號(hào)：1280473
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