欠定盲源分離技術(shù)研究.pdf

1、本文在總結(jié)盲源分離理論基礎(chǔ)及經(jīng)典算法的基礎(chǔ)上，研究了欠定盲源分離技術(shù)相關(guān)理論。首先闡述了欠定盲源分離的相關(guān)理論，對(duì)現(xiàn)有二階段欠定盲源分離算法進(jìn)行了總結(jié)和分析。隨后基于廣義高斯分布給出了信號(hào)時(shí)域稀疏度度量，并給出了欠定情況下可進(jìn)行盲源分離的信號(hào)時(shí)域稀疏度。 本文重點(diǎn)提出了一種新的欠定盲源分離二階段法，在第一階段即混疊矩陣估計(jì)階段，采用改進(jìn)的勢(shì)函數(shù)算法，先采用小尺度估計(jì)出勢(shì)函數(shù)極大值個(gè)數(shù)和出現(xiàn)區(qū)域確定信源個(gè)數(shù)，然后在該區(qū)域利用大尺度

2、估計(jì)極大值位置以精確確定混疊矩陣數(shù)值，同時(shí)設(shè)置門限值去除模值較小的點(diǎn)對(duì)聚類方向的影響以降低計(jì)算復(fù)雜度和提高精度；在第二階段即源信號(hào)估計(jì)階段，提出了新的貝葉斯估計(jì)結(jié)合L1-范數(shù)的算法，利用信號(hào)稀疏性對(duì)信源稀疏點(diǎn)采用貝葉斯估計(jì)，對(duì)其余點(diǎn)用L1-范數(shù)法進(jìn)行估計(jì)，相比L1-范數(shù)法減小了計(jì)算復(fù)雜度，提高了恢復(fù)信號(hào)連貫性。 最后采用語(yǔ)音信號(hào)和長(zhǎng)笛信號(hào)進(jìn)行MATLAB仿真，驗(yàn)證了算法有更好的分離精度和低的計(jì)算復(fù)雜度，分離信號(hào)清晰度得到較好的提