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文檔簡(jiǎn)介
1、盲信號(hào)分離是指在源信號(hào)及其混合傳輸信道未知情況下,僅僅利用觀測(cè)到的混合信號(hào)來估計(jì)源信號(hào)。由于盲信號(hào)分離具有非常廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域,如生物醫(yī)學(xué)工程、語音增強(qiáng)、數(shù)字通信系統(tǒng)、圖像處理、遙感、雷達(dá)和聲納等領(lǐng)域,從而成為現(xiàn)代信號(hào)處理領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)問題。通常為了研究方便,盲分離算法大都要求混疊是完備或超完備的,即觀測(cè)信號(hào)的數(shù)目等于或大于源信號(hào)的數(shù)目。然而,由于實(shí)際條件所限,不可避免地會(huì)出現(xiàn)觀測(cè)信號(hào)的數(shù)目小于源信號(hào)的數(shù)日的情況,即欠定情況,因此尋找有效
2、的欠定盲分離方法意義重大。
本文在欠定情況下,估計(jì)出源信號(hào)的數(shù)日,并且以廣義高斯信號(hào)為特例研究了信號(hào)的稀疏性。同時(shí)推導(dǎo)出反映信號(hào)稀疏程度參數(shù)a的表達(dá)式。提出了一種新的兩步法來實(shí)現(xiàn)欠定情形下盲信號(hào)的分離。新的兩步法首先采用一種重構(gòu)觀測(cè)信號(hào)采樣點(diǎn)搜索法來估計(jì)混合矩陣;其次提出了一種偽提取矢量的概念,通過偽提取矢量來提取取值占優(yōu)的源信號(hào)采樣值,以此來恢復(fù)源信號(hào)。仿真實(shí)驗(yàn)證明,該算法分離精度比傳統(tǒng)的盲分離算法精度更高。
3、 對(duì)混疊矩陣的估計(jì),常常采用K均值聚類算法,但是K均值聚類算法有其自身的局限性,即在確定混疊矩陣A的過程中,模較大的觀測(cè)信號(hào)要比模較小的觀測(cè)信號(hào)更為有效,基于此,文章提出了一種基于K均值與主成分分析相結(jié)合的估計(jì)混疊矩陣的新算法。該算法可以回避目前所采用的K均值聚類算法的不足,通過實(shí)驗(yàn)證明,該算法在沒有增加估計(jì)復(fù)雜度的情況下,改善了混疊矩陣的聚類精度。
在理論上研究了欠定情形下的延遲源的盲分離。本文利用頻域單元區(qū)間提出了一
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