盲源
- 盲源分离通信抗干扰技术与实践
酒会问题”相似。盲源分离致力于解决“鸡尾酒会问题”，旨在分离出共存的各语音信号，已成为当前信号处理和神经网络领域的研究热点。盲源分离（BSS,blind source separation）是指在未知或少量先验信息情况下，仅利用观测混合信号对源信号和混合情况进行估计的理论与技术[4-5]。盲源分离起源于20 世纪80 年代，Hérault 和Jutten[6]提出了著名的H-J 算法，开创性地进行了信号盲分离研究工作。此后，学术界针对源信号独立性等理论和实
通信学报 2023年10期2023-11-19
- 面向高混响环境的欠定卷积盲源分离算法
006）0 引言盲源分离，又称盲信号分离，是指仅根据接收的混叠信号（观测信号）分离或恢复未知源信号，目的是求得源信号的最佳估计[1-2]。其因强大的分离功能已在通信信号处理[3]、生物医学信号处理（心肺音信号分离等）[4]、图像处理[5]以及语音信号处理[6-7]等多领域得到了广泛的应用。在实际的信号接收过程中，传感器的数目往往小于源信号的数目（即欠定混叠），导致通道的盲辨识极具挑战性，特别是在高混响复杂环境下，可听回声对音质有着重要的影响，导致接收信号具
通信学报 2023年2期2023-03-16
- 基于改进人工蜂群的盲源分离抗主瓣干扰方法*
，专家将目光转向盲源分离，并运用于对抗主瓣干扰，它可以在缺少先验信息的情况下实现对混合信号的分离，盲源分离在主瓣抗干扰领域得到发展。近年来，先后有学者提出了Fast ICA 盲源分离算法，矩阵联合对角化特征向量（JADE）盲源分离算法，最大信噪比准则的盲源分离算法，建立模型验证了其对抗主瓣干扰的有效性并取得一定效果，同时还用于与其他方法联合使用应对干扰。然而，传统盲源分离算法存在分离效果与收敛迭代效率不能兼顾的问题，为解决这一矛盾，有多种改进算法出现。人工
火力与指挥控制 2022年6期2022-07-25
- 通信侦察中盲源分离算法的分离性能研究
000)0 引言盲源分离是一种在未知信号源和混合过程信息的情况下，从混合信号中恢复源信号的方法[1]。盲源分离主要分为多通道盲源分离、单通道盲源分离和非线性盲源分离，其中，多通道盲源分离根据接收通道和源信号的数量分为超定、正定和欠定[2]。正定多通道盲源分离算法主要有FastICA算法[3]、Informax算法[4]和EASI算法[5]，是目前应用最广泛、研究最多的信号分离算法。正定多通道盲源分离广泛应用于语音分离[6]、图像处理[7]和通信侦察[8]等
电光与控制 2022年6期2022-06-23
- 卫星观测信号盲源分离算法
现出一些信号混叠盲源分离算法。盲源信号分离算法是通过获取的观测信号特性对信号进行处理的方法，并且此观测信号的混叠方式是未知的。“盲源”主要是指对源信号几乎没有先验知识的条件下，通过推导获取混合参数，从而实现信号的盲源分离。经过专家学者的多年研究，已经提出大量的盲源分离算法，比如基于最大信噪比算法、独立分量分析算法等。目前盲源分离算法已经应用于图像处理、雷达、语音等多个领域，成为当前的研究热点。然而，常规的盲源分离算法忽略了源信号可以被多次拷贝输出的问题，认
测绘技术装备 2022年1期2022-05-11
- 基于盲源分离技术的航空发动机轴承故障诊断
说还有一些不足。盲源分离技术具有在没有任何先验知识以及不知道各源信号混合过程的情况下，可以仅从观测信号中分离出各振源产生的振动信号的优势。盲源分离方法还可以与快速傅立叶变换等方法结合运用，为传统的信号分析方法增添新的维度。在现有的发动机试车台架上无须改变传感器位置，对测得的航空发动机轴承振动信号进行盲分离处理，完成对航空发动机轴承振动数据采集，为航空发动机轴承故障诊断提供了一种新的思路[2]。本文深入研究了盲源分离中的独立分量分析(ICA)方法，利用MAT
滨州学院学报 2022年2期2022-05-07
- 自然梯度盲源分离加速收敛的衡量依据
[2-4]．目前盲源分离在许多领域均得到应用[5-10]，因此进一步探讨盲源分离加速收敛的有效性问题具有现实意义．所有信号均有既定的峭度累积量，一个混合信号完成盲源分离时，分离信号的峭度累积量将达到一个既定的累积量，因此峭度累积量是一个与分离状态紧密相关的物理量．该物理量是构造有效变步长自然梯度盲源分离的有效参考物理量[3]，同时也是本文探讨自然梯度盲源分离稳定加速方法有效性的观察点．基于该观察点，针对构成自然梯度盲源分离变步长稳定加速方法的有效性衡量问题
福建师范大学学报（自然科学版） 2022年2期2022-03-16
- 基于EASI的分阶段变步长盲源分离算法
估计的方法称之为盲源分析［1］。由于盲源分离对信号源和信道的要求较小，因此盲源分离在语音信息处理、无线通信、生物医学信号处理以及图像处理领域有着重要的应用价值。盲源分离算法包括在线和离线两种分离方法。在线盲源分离技术包括主成分分析法（SCA）、非负矩阵分解法（NMF）和独立分量分析法（ICA）三种算法。其中以独立分量分析法应用最广，其包括随机梯度算法、自然梯度算法［2-3］、EASI算法［4］、迭代求逆算法、Fast-ICA算法［5］和KICA算法等等。这
系统仿真技术 2021年2期2021-12-18
- 基于相空间重构的浮标搜潜信号盲源分离算法研究*
00)0 引 言盲源分离(Blind Source Separation，BSS)是指信源、信道均未知且无法进行直接观测时，只利用观测信号从混合信号中分离源信号的过程. “鸡尾酒会效应”是最初的BSS模型，即在一个环境嘈杂的鸡尾酒会现场，其中夹杂着众多人的说话声、背景音乐及其他背景噪声，但是当人们集中注意力去倾听某个人的说话声时，可以屏蔽或者压制其他人的说话声以及环境背景噪声，能够听清楚目标人物的声音. BSS最早应用于处理语音信号，并在该领域得到了发展和
测试技术学报 2021年5期2021-11-01
- 基于奇异值分解和均值聚类的单通道盲源分离算法研究
116605)盲源分离是一种在源信号和混合矩阵未知的情况下，仅根据观测信号完成对源信号估计的一种技术，目前在地震信号处理、机械故障信号诊断、医学信号处理、语音信号处理等领域具有广泛的应用[1-2]。根据源信号和观测信号的数目，可将盲源分离问题分为：超定、正定和欠定盲源分离三类。当接收传感器小于源信号数目时，所得到的观测信号数目小于源信号数目，则该类盲源分离称为欠定盲源分离[3]，单通道信号盲源分离是欠定盲源分离的一个特例，也是盲源分离研究中的一个技术瓶颈
大连民族大学学报 2021年3期2021-10-18
- 基于相关运算的低信噪比盲源分离抗干扰算法*
资源[1]。利用盲源信号分离技术，可以在不占用额外频率资源和功率资源的条件下，通过将干扰与期望的通信信号分离，实现干扰消除，从而有效地提高通信系统的抗干扰性能，干扰容限甚至可以达到30 dB以上[2-3]，因此可用于卫星通信抗干扰。有研究表明，盲源分离技术也可用于扩频通信抗干扰，此时系统的干扰容限是扩频增益取得的干扰容限和盲源分离取得的干扰容限之和，非常有利于对抗强干扰[4]。例如，当扩频增益为40 dB时，两者之和的干扰容限可达70 dB以上。但是传统盲
通信技术 2021年7期2021-08-06
- SRP-NMF：一种多通道盲源分离算法*
1]是一个经典的盲源分离问题，其目的是从混合信号中将源信号分离出来。然而，这样一个对人类来说毫不费力的任务，对于计算机来说却十分困难。盲源分离技术虽然已经经历了很长一段时间的研究，但目前仍然是计算机和信号处理领域的研究热点和难点。大部分盲源分离算法可分为单通道盲源分离算法（M=1）和多通道盲源分离算法（M≥2）[2]，其中M表示麦克风数量。在多通道盲源分离问题中，假设在源信号数量为K和麦克风数量为M，则混合信号xt可以表示为：式中：xt=[x1,t,x2,
通信技术 2021年6期2021-06-22
- 基于信号BURG谱特征的盲源分离排序算法*
913）1 引言盲源分离在未知源信号传播信道参数、源信号间统计独立的情况下，依靠阵列数据分离出源信号的波形［1］。在水声探测领域，海洋环境噪声和舰船辐射噪声间常认为是相互独立的且符合盲源分离条件。利用盲源分离算法处理水声信号则可实现干扰分离、邻近方位目标信号净化、提高目标信号的信噪比的目的［2～3］。因而，盲源分离算法在水声信号处理领域应用潜力巨大。但是，盲源分离存在输出信号次序不确定问题，同一信号在不同时刻不能保持在固定通道输出，不利于声纳兵的听音识别，
舰船电子工程 2021年2期2021-03-16
- 分离矩阵归一化的单通道盲源分离幅度不确定性校正方法
116605)盲源分离是一种在源信号和混合矩阵未知的条件下，仅仅通过观测信号获得源信号估计的一种技术[1]。近年来，盲源分离技术在语音信号处理、地震信号处理、故障检测等领域得到了广泛应用[2-3]。但是，单通道盲源分离和盲源分离的不确定性，仍然是制约盲源分离在工程上推广应用的技术瓶颈问题。盲源分离的不确定性问题包括排列不确定性、相位不确定性和幅度不确定性[4]，其中排列不确定性与相位不确定性通常仅在通信信号处理中需要解决，在其他较多工程应用中均不具有特别
大连民族大学学报 2020年5期2020-11-12
- 基于机器视觉和盲源分离的机械故障检测
号的分析与处理.盲源分离作为一种信号分析和数据处理技术，无需源信号的特征及混合条件就能够从观测到的混合信号中通过逆变换分离出源信号.盲源分离的实质是从未知信号的混合观测信号中重构出原始的源信号[11].根据混合通道数，可分为单通道和多通道信号盲源分离；根据源信号混合信号的组合特性，可分为线性和非线性盲源分离[12-13].盲源分离在很多领域中得到了广泛的应用：文献[14-18]提出了基于盲源分离的信号分离算法对混合信号进行分析与处理；文献[19-21]提出
上海交通大学学报 2020年9期2020-10-12
- 基于VMD-PARAFAC的轴承故障欠定盲源分离*
设备故障监测中，盲源分离是一种有效的信号处理方法，在源信号和传递路径未知的情况下，仅对观测信号处理即可估计出源信号，因此，盲源分离思想在故障诊断领域中得到了广泛应用.Haile等[1]将BSS方法应用在旋转机翼的故障特征提取中；Elia等[2]将BSS方法与循环平稳方法结合起来对变速箱中轴承的磨损情况进行监测；Araujo等[3]将BSS方法与传递函数结合起来对振动系统的模态参数进行识别；周昊等[4]提出了一种基于粒子群优化算法的盲源分离方法，用于提取风机
沈阳工业大学学报 2020年1期2020-06-10
- 基于小波包—VBICA 的欠定盲源分离方法研究
目。于是，对欠定盲源分离问题进行探讨才更有现实意义，对于这一问题，各国学者提出了不同的方法来解决这一难题。文献[1]采用了稀疏表示的方法，先采用外部优化的方法估计出混合矩阵，然后用线性规划法对混合故障信号进行分离。然而，运算量太大不能用于实际工程中。文献[2]将LMD 算法与盲源分离方法相结合，用于解决旋转机械故障盲源分离问题。但LMDBSS 方法在实际的噪声环境下分离效果并不是很好。文献[3-6]也提出许多改进算法来实现欠定条件下的盲源分离问题。但这些方
设备管理与维修 2019年9期2019-09-12
- 基于盲源分离的相参干扰研究
向。近年来，随着盲源分离BSS（Blind source separation）技术在无线通信、语音信号处理等领域的成功应用，许多专家学者将盲源分离应用于雷达主瓣抗干扰。文献[1]提出将以信噪比为目标函数的全局最优盲源分离算法应用于主瓣抗干扰的方法；文献[2]提出使用干扰重构来代替滑动平均的改进型最大信噪比盲源分离抗压制干扰算法；文献[3]提出基于矩阵联合对角化特征矢量的盲源分离抗主瓣干扰算法，给出了不同信噪比条件下主瓣干扰抑制仿真；文献[4]通过预估计信
遥测遥控 2019年6期2019-04-26
- 基于JADE盲源分离的主瓣抗干扰算法研究
仍旧不是很理想。盲源分离是现代信号处理领域的一个崭新方向，主要是仅仅利用接收信号和源信号的统计特性，寻找一种合适的滤波器或逆系统，使得处理后的信号尽可能地接近源信号。首先肖文书[9]等人研究了雷达信号的盲分离；紧接着张安清[10]等人研究了波束域信号盲分离方法；文献[11-12]将盲源分离技术应用于雷达抗主瓣干扰中，但是仿真分离出的源信号都不是很纯净，并且没有利用实验数据对方法进行验证。本文通过对JADE盲源分离进行深入的分析，在主瓣压制干扰情况下，成功地
火控雷达技术 2018年4期2019-01-15
- 多特征值分解的稀疏混沌信号盲源分离算法研究
混合多用户载波，盲源分离是一个必须解决的问题。一些研究人员使用混沌信号的动态属性进行盲源分离[2-4]，这种方法只能在源信号动态方程的条件下应用,独立分量分析(ICA)方法也用于分离混沌信号[5-7]。这种方法假设每个源之间是互相统计独立，并通过使用高阶统计性质分离混合信号。然而，激光混沌流信号本质上是确定单一的，并且具有对初始值和宽带光谱非常敏感的特性，因此仅通过使用统计特性难以有效地进行盲源分离。本文使用相空间重构理论描述盲源分离问题,提出了一种针对上
智能系统学报 2018年5期2018-09-18
- 盲源分离联合阻塞矩阵抗雷达主瓣干扰研究*
时性能严重恶化。盲源分离是20世纪80年代发展起来的信号处理技术。它不需要汇集能量来区分源信号，不需要信道模型来确定混合方式，所需的先验知识是最少的。因此，盲源分离在信号处理、神经网络、通信、雷达等学术界受到广泛重视。文献[10]提出了基于矩阵联合对角化特征矢量的盲源分离抗主瓣干扰算法，并给出不同信噪比条件下主瓣干扰抑制的仿真效果。为提高检测的峰值信噪比，文献[11]提出FRFT(fractional Fourier transform)变换处理，在FRF
现代防御技术 2018年1期2018-03-16
- 基于EEMD的单通道机械噪声信号盲分离
析方法很难处理，盲源分离（Blind Signal Separation，BSS）[4]应用到混合信号处理中，可以获得各个源信号，进而实现对具体设备的状态监测与故障诊断。同时，受现场环境与设备造价的影响，采用单个传感器采集信号实现盲源分离的情况时有发生，这种单通道的盲源分离更具有实际研究价值。解决机械信号单通道盲分离，毋文峰等[5]将经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）与Fast-ICA结合用于机械故障诊断，但是
制造业自动化 2017年11期2018-01-18
- 基于小波降噪和盲源分离算法的信号分离方法研究
)基于小波降噪和盲源分离算法的信号分离方法研究王川川， 曾勇虎， 赵明洋， 汪连栋(电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室，河南 洛阳471003)针对含噪情况下的盲源分离问题，将小波降噪方法引入盲源分离模型之中，对两种小波降噪与盲源分离算法结合的信号分离方法，即预降噪+盲源分离，以及预降噪+盲源分离+后降噪，从理论上进行了原理与特点分析，并通过数值仿真比较了不同信噪比情况下两种方法对于混合信号的分离效果。仿真表明，采用小波降噪与盲源分离结合的信号分离
电光与控制 2017年7期2018-01-11
- 盲源分离算法在大地电磁信号去噪中的应用
434023)盲源分离算法在大地电磁信号去噪中的应用曹小玲1,2， 严良俊1， 陈清礼1， 周 磊1(1.长江大学 油气资源与勘探技术教育部重点实验室，武汉 430100；2.长江大学 信息与数学学院，荆州 434023)鉴于大地电磁信号的特点，大地电磁信号的去噪问题一直是研究的热点问题，而盲源分离技术是进行现代信号处理的有力工具。阐述了大地电磁信号的特点和它的噪声分类，利用盲源分离算法维持信号频率不变性的特点，并结合大地电磁信号的频谱特征，提出利用盲源
物探化探计算技术 2017年4期2017-08-30
- 基于源信号相关特征的供水管网漏损流量研究
比较后，本文选择盲源分离理论和滤波理论作为建模的机理。基于以上两种理论的算法均不少于几十种(如：ICA算法中的FastICA、Informax、CICA、优化ICA等；SCA；NMF；Kalman滤波算法等等)，不同算法对于问题的基本假设、适用条件、输入参数、目标函数与约束条件、求解算法等有很大差异。两种理论在供水管网物理漏损流量分析模型中的应用既有相同之处又存在差异，在各自的算法中，相同之处在于目的都是实现物理漏损流量序列的估计，差异在于求解过程所利用的
中国农村水利水电 2017年1期2017-03-22
- 基于盲源分离的抗密集假目标干扰技术研究*
30037）基于盲源分离的抗密集假目标干扰技术研究*王瑜，李小波，单良，黄超（电子工程学院，合肥230037）密集假目标干扰会严重影响雷达检测目标的性能。针对此问题，提出一种基于盲源分离的密集假目标抗干扰的方法。该方法可有效从密集欺骗式假目标中检测出目标回波信号，并分析比较了JADE和Fast ICA两种盲源分离方法对密集欺骗式假目标和回波信号的分离效果。理论分析和仿真结果表明：JADE盲源分离较Fast ICA盲源分离抗密集假目标干扰较更有效。盲源分离，
火力与指挥控制 2017年2期2017-03-18
- 基于JADE盲源分离算法的雷达信号研究
7)基于JADE盲源分离算法的雷达信号研究王瑜，李小波，毛云翔，黄超(电子工程学院，安徽 合肥 230037)盲源信号分离技术在雷达抗干扰领域得到了广泛的关注和应用研究，所以对经过盲源分离的雷达信号的研究是至关重要的。分析了经过盲源分离的雷达信号存在幅度、相位的不确定性，并通过仿真分析得出了信噪比对盲源分离的影响。仿真结果表明，在信噪比满足一定的条件下，盲源分离能从强压制干扰中将信号分离。雷达抗干扰；盲源分离；信噪比；雷达信号；幅度；相位0 引言盲源信号分
现代防御技术 2017年1期2017-03-02
- 基于盲源分离的同频信号测向算法研究
50081)基于盲源分离的同频信号测向算法研究马 飞1，2(1.装备工程技术研究实验室，河北 石家庄 050081;2.中国电子科技集团公司第五十四研究所，河北 石家庄 050081)信号测向系统中，常用MUSIC算法进行同频信号测向处理。但是由于实际使用过程中信号子空间和噪声子空间并不能实现完全正交，使得MUSIC算法的准确度和稳定性大幅度削弱。基于这个问题，将盲源分离算法引入到同频信号测向系统中，利用盲源分离算法，对信号进行处理，分离出每个信源的空间信
无线电通信技术 2017年2期2017-03-02
- 盲源分离现状及发展
430019)盲源分离现状及发展彭赛阳，王振华，朱元清(空军预警学院, 武汉 430019)盲源分离(BBS)作为一门与信息理论、信号处理、人工神经网络、概率论等学科均有交叉的新兴研究领域，得到了研究学者们的热切关注。阐述了盲源分离的概念，介绍了其分类，分析了其应用领域，归纳了盲源分离的国内外发展近况及趋势，并对未来进行了展望。盲源分离；信号处理；多输入多输出0 引 言在现代愈见复杂的信号环境下，从复杂繁多的信号中提取对自己有用的信号越来越困难。人们接收
舰船电子对抗 2016年3期2016-12-13
- 联合BSS和FRFT的雷达抗主瓣干扰新方法
奏效。文中分析了盲源分离技术应用雷达主瓣抗干扰时盲源分离的信号存在幅度、相位的不确定性，提出了一种联合盲源分离和分数阶傅里叶变换的雷达抗主瓣干扰的新方法。并给出新方法与传统脉冲压缩方法主瓣干扰抑制的仿真结果，仿真结果表明了在强噪声压制干扰环境中，新方法具有良好的抗主瓣干扰的性能。盲源分离；分数阶傅里叶变换；线性调频信号；脉冲压缩0 引 言雷达抗干扰始终是电子战领域的重要研究课题之一，干扰信号从主瓣进入雷达天线，会严重影响雷达的性能。传统的旁瓣消隐、旁瓣相消
现代雷达 2016年7期2016-08-29
- 盲源分离技术在水声信号中的应用研究
的海难问题，信号盲源处理技术是将干扰信号和噪声信号有效分离的方式之一。本文通过研究α 稳定分布，提出海洋噪声、舰船辐射噪声等符合低阶α 稳定分布，找出α 稳定分布的共变特性，设计了分数低阶矩阵盲源分离算法，最后通过实验验证本文算法的有效性。1 α 稳定分布通常情况下会把海上噪声近似为高斯噪声，但是有一些噪声在一瞬间可能幅值变化很大，远远高于均值呈现出脉冲的特点，并且拖尾的密度较大，为分数低阶α 稳定分布［1－3］，所以仍然以高斯信号的特点去处理无法将其性能
舰船科学技术 2015年6期2015-12-20
- 基于改进人工蜂群算法的盲源分离算法
210044）盲源分离（blind source separation，简称BSS）是当前信号处理领域兴起的研究课题之一，它的任务是在源信号和混合方式都未知的情况下，仅靠传感器接收到的信号恢复出源信号［1］.根据对数据的处理方式不同，当前盲源分离算法分为批处理盲源分离算法［2－3］以及自适应处理盲源分离算法两大类.与批处理盲源分离算法相比，自适应盲源分离算法实时跟踪性能强，其中基于自然梯度盲源分离算法（natural gradient algorithm
安徽大学学报（自然科学版） 2015年5期2015-12-05
- 融合小波分解与时频分析的单通道振动信号盲分离方法
对单通道振动信号盲源分离是一个病态问题，且传统的振动信号盲源分离方法往往忽略信号的非平稳性的问题,提出了一种融合小波分解与时频分析的单通道振动信号盲源分离方法。首先利用小波分解与重构将单通道信号转化为多通道信号，解决了盲源分离的欠定问题;然后利用基于时频分析的盲源分离算法分析非平稳信号，得到源信号的估计信号,实现了非平稳信号盲源分离。仿真和实验结果表明，该方法可以有效地解决单通道非平稳振动信号的盲源分离问题。盲源分离；小波分解；时频分析；故障诊断0 引言盲
中国机械工程 2015年20期2015-10-29
- MIMO雷达信号的盲源分离技术
IMO雷达信号的盲源分离技术方 健(西安电子科技大学 电子工程学院,陕西 西安 710071)针对MIMO雷达的信号特点,采用了一种多角度的雷达侦察方法,从不同的方位获取同一部雷达的独立信号样本。并在此基础上,运用主分量分析方法估计信号波形个数,运用独立分量分析的盲源分离方法分离出MIMO雷达信号的各个正交分量,最终以正交频分线性调频信号为例,在信噪比为0dB的情况下对该信号进行了仿真分析,其结果验证了该方法的有效性。MIMO雷达;侦察识别;盲源分离;主分
电子科技 2015年5期2015-10-17
- 改进的变步长维纳系统盲源分离方法*
012)1 引言盲源分离(Blind Source Separation，BSS)是指在信源信号和信道参数都未知的条件下，从观测到的混合信号中估计出信源信号，被广泛用于多种信号处理和分析领域。目前的研究仍然主要集中于线性瞬时混合信号的盲源分离问题，但在许多的实际系统中，非线性混合模型更为常见。为此，近年来许多学者提出了非线性盲源分离问题。非线性盲源分离是一种针对非线性混合信号的盲源分离方法，已经被广泛应用于医学信号处理、通信信号处理、图像处理及故障诊断等方
电讯技术 2015年2期2015-09-28
- 基于移不变稀疏编码的单通道机械信号盲源分离
的单通道机械信号盲源分离朱会杰1，王新晴1，芮 挺1，李艳峰1，张红涛2，赵 洋1(1.解放军理工大学野战工程学院，江苏南京210007；2.防空兵指挥学院，河南郑州450052)针对特征反复出现的机械信号，提出了一种使用移不变稀疏编码的单通道盲源分离方法。移不变稀疏编码将原始信号看成多个基与系数的卷积，能够根据信号的统计分布，利用信号自身特征自适应地学习到匹配的基和稀疏的系数。在恒定工况下，不同的信号源具有不同的特征，同一信号源的特征结构相似，将学习到的
振动工程学报 2015年4期2015-08-07
- 盲源分离原理在轧机振动中的应用研究
056038)盲源分离原理在轧机振动中的应用研究吴炳胜，张子波(河北工程大学机电学院，河北邯郸 056038)随着板带轧机的轧制速度和精度不断提高，轧机在生产过程中经常出现电机振动。本文把盲源分离Fast ICA算法应用到轧机振动故障诊断中，对轧机振动的混合信号进行分离，得到分离前后的振动加速度数据曲线以及功率谱，最终诊断出轧机出现振动的主导频率，说明盲源分离法在轧机振动故障诊断中是一种有效的信号诊断方法，为进一步抑制轧机扭振提供了有力依据。轧机振动;盲
重型机械 2014年6期2014-09-19
- 用慢特征分析算法实现水声信号盲分离
于水声信号非线性盲源分离领域。一般而言，对源信号做非线性混合变换后输出混合信号较源信号变化较快，而采用SFA算法可以从复杂的非线性混合信号中提取出变化缓慢的信号，通过仿真实验，分别对简单信号和复杂水声信号的非线性混合信号进行分离，通过将源信号与分离信号对比，发现SFA算法输出信号与源信号高度相似，验证了SFA算法在非线性盲源分离领域应用的有效性和可行性。信号处理；盲源分离；慢特征分析0 引言盲源分离是盲信号处理领域中的一个重要分支，自1986年Heraul
声学技术 2014年3期2014-05-12
- 通信信号处理的技术探析
通信中使用的一种盲源分离技术，正在被广泛的应用和推广。以下对无线数字通信中的所涉及的盲源分离技术进行深入了解和分析。在处理通信信号的过程中，盲源分离技术是通信信号处理中重要的环节，随着盲源技术的普及和深入，能够将干扰的信号进行分离，以避免信号受到干扰，而阻碍信息的接收，因此，盲源分离技术在现代通信技术已经得到了广泛的应用和发展。随着社会的发展和进步，全球的无线通信得到了快速的发展，将无线通信和有线通信进行比较，其中无线通信面临的问题是信道会随着时间的变化而
电子测试 2013年18期2013-08-15
- 基于盲源分离的语音降噪研究
推进其逐渐成熟.盲源分离技术是近年来发展起来的一种新的信号分离技术，它是在信号源和信道传输参数未知的条件下，仅通过传感器阵列接收到的信号去估计出源信号的过程.目前对盲源分离的研究工作大致能够分成两类［1］：一是对瞬时混合模型的研究，在各国学者的共同努力下，对这一模型的研究已经有很多比较成熟的算法可用；二是对卷积混合模型的研究，在实际应用情况下，因为信号在传输中易受到各种干扰所导致的传输延迟等的影响，传感器所得到的信号通常不是简单的瞬时叠加，而是更接近真实信
湖北工业大学学报 2013年1期2013-08-10
- 基于盲源分离和自适应滤波的水下声信号降噪算法
, 罗 松基于盲源分离和自适应滤波的水下声信号降噪算法刘 巍1, 滕 威1, 罗 松2(1. 中海石油(中国)有限公司绥中36-1油田二期调整工程项目组, 天津, 300461; 2. 昆明船舶设备研究试验中心, 云南 昆明, 650051)在水下小孔径基阵测向应用中, 阵元接收到的连续波(CW)信号质量直接关系到测向误差的大小, 由于受到多径效应、信号起伏和水下背景噪声的影响, 往往实际检测到的信号信噪比较低, 相位估计结果离散性大。本文针对水下CW信
水下无人系统学报 2013年5期2013-05-28
- 基于峭度的脑电信号盲源分离伪迹去除方法
立成分分析都属于盲源分离方法。盲源分离技术是现代信号处理领域的一个新的研究热点，发展迅速。本文采用一种基于峭度的盲源分离开关算法来对脑电信号中的心电和眼电伪迹进行滤除，并通过实验证明该方法在脑电伪迹去除方面取得的良好效果。1 基于峭度的盲源分离开关算法1.1 盲源分离问题模型盲源分离的数学模型可描述为:式中，x为n维观测信号矢量;s为n维未知的源信号矢量;n0为n维的噪声矢量，实际中常假设无噪声即使用无噪声模型;y(或^s)是系统的输出矢量，是经分离后得到
杭州电子科技大学学报(自然科学版) 2012年6期2012-10-08
- 基于非线性函数的非平稳盲源分离步长算法
）自然梯度算法是盲源分离的一种经典算法，但由于其固定步长的应用，造成了两个重要的算法性能指标收敛速度和稳态误差之间的矛盾。一般来说，大的步长收敛速度较快，但稳态误差较大;反之，小的步长收敛速度较慢，但稳态误差较小。特别在分离非平稳盲源时，这种矛盾会尤为明显［1－2］。1 系统模型和算法公式假设有n个相互统计独立的未知源信号s（t）=［s1（t），s2（t），…，sn（t）］T，t为离散时间，经过未知的传输信道A∈ Rm×n后得到m个观测信号x（t）=［x1
电视技术 2012年21期2012-09-17
- 基于盲源分离的图像噪声滤除
果明显变坏。1 盲源分离基础知识盲源分离技术是信号与信息处理领域中一个崭新的研究方向。从21世纪80年代起的仅针对多源分离问题到如今在图像、语音、生物信号、模式识别的各个方面的应用，盲分离技术吸引了众多领域专家的关注。盲分离技术所要解决的问题是:在不知道源信号以及传输信道的先验知识的情况下，如何从传感器阵接收到的线性混合或非线性混合信号中提取出原始信号。盲源分离技术主要可以分为:线性盲源分离、盲解卷积、非线性盲源分离、盲辨识、盲均衡及盲波束形成等几个方面。
山西电子技术 2012年6期2012-09-06
- 基于ICA的无线电通信干扰抑制
些问题，本文采用盲源分离技术［2］应用于干扰抑制领域，对干扰抑制新技术进行探索和尝试。盲源分离经历了近20年的迅速发展，其理论和算法研究日趋完备［3－4］，盲源分离技术在众多领域展现出诱人的应用潜力，成为当前信号处理前沿技术的新兴学科之一［3－6］，目前盲源分离在电子战领域的应用刚刚起步［7－10］。文献［7］将单音干扰与调频电台信号进行了分离，从而抑制干扰，对可行性和有效性进行了初步分析讨论;文献［8］基于盲源分离理论对雷达抗干扰方法进行了探索，没有涉及
电光与控制 2012年10期2012-08-27
- 基于盲源分离的短波频谱管理监测研究
的现实意义。1 盲源分离技术盲信号处理(BSP，Blind Signal processing)是对源信号和传输信道信息未知的情况下，仅从观测到的混合信号中分离出源信号的一种信号处理方法[3]。其中，盲源分离(BSS，Blind Source Separation)技术能很好地解决通信抗干扰问题，无论敌方采用何种形式的干扰（同频干扰，宽带干扰，窄带干扰等等），其干扰信号与已方通信信号之间都应该是统计独立的，因此我方收到的信号往往是相互独立的源信号（干扰信号
通信技术 2012年11期2012-08-10
- 一种基于盲源分离的调幅通信系统抗干扰方法
性时，也可以采用盲源分离［2］的方法将二者分开。盲源分离不要求信号和干扰具有不同的频率，它只要求源信号具有不同的统计特性、信息度量、时序结构或者循环频率等［3-5］。当干扰与信号的频率一致，利用以上特性，在理论上可以采用盲源分离的方法将它们分离开。盲源分离是指在不知道源信号和传输通道参数的情况下，根据输入源信号的统计特性，仅由观测信号恢复出源信号的过程［1］。作为新兴的信号处理技术，盲源分离在生物医学信号处理、语音信号处理、图像处理、数据挖掘模式识别和通讯
兵器装备工程学报 2012年10期2012-07-09
- 一种基于时域的欠定盲源分离方法
引言近年来，鉴于盲源分离（Blind Source Separation，BSS）独特的数学模型，被作为一种重要的技术广泛应用于数字通信、机器人导航、生物医学工程、语音处理和图像处理等领域[1-5]。所谓的BSS，就是在源信号和混合系统（或传输通道）等未知的情况下，仅根据源信号有限的统计特性，从观测信号中恢复或估计出所有的源信号。根据观测信号和源信号的个数，盲源分离可分为非欠定盲源分离和欠定盲源分离（Underdetermined Blind Source
电工技术学报 2012年10期2012-06-06
- 多途环境下的单通道水声信号盲源分离
150001)盲源分离(Blind Source Separation-BSS)是指在不知道任何先验知识或者只知道很少量先验知识的情况下，利用观测信号提取或分离各源信号的方法［1-2］。该方法在很多领域都有着广泛的应用前景。在水声信号处理领域也有诸多研究［3-7］，但目前的成果及其应用大都是基于多观测通道。而实际应用中受各种条件制约，有时存在只有单观测通道的情况，此时基于矩阵运算的常规盲源分离算法已不适用，这种极端的欠定情况称为单通道盲源分离。虽然单观测
振动与冲击 2012年6期2012-02-13
- 基于细菌觅食的盲源分离算法研究
处理方法[1]。盲源分离是盲信号处理的重要方面，是从上个世纪九十年代迅速发展起来的新兴领域。现有的盲源分离算法存在运算速度慢、稳定性差等方面的问题，并容易陷入局部最优，有待进一步的改进和优化。研究新的盲源分离算法是很有必要的。细菌觅食算法（BFO，Bacterial Foraging Optimization）是基于大肠杆菌觅食过程的智能优化算法，适用于优化问题的求解。它是 2002年才被提出的一种新算法，其在具体问题中的应用是很有价值的研究[2]。1 基
通信技术 2011年12期2011-08-04
- 基于批处理和核函数的非线性盲源分离算法✴
和核函数的非线性盲源分离算法✴禹华钢，高俊，黄高明（海军工程大学电子工程学院，武汉430033）针对基于核函数的非线性盲源分离算法性能对核函数及其参数选择依赖性强这一问题，提出采用批处理方法代替聚类和核主成分分析方法来构造低维近似子空间的正交基，以改进基于核函数的非线性盲源分离算法对核函数及其参数变化的稳健性，并对这种改进的非线性盲源分离算法进行了完整的分析。通过仿真实验，对分离信号与源信号求相似度，可以看到提出的基于批处理的非线性盲源分离算法能够取得更稳
电讯技术 2011年10期2011-04-02
- 基于SONS的结构模态参数识别研究
ONS算法和采用盲源分离方法识别模态参数流程的基础上,以简支梁锤击振动响应信号进行了实验,并分析了响应信号含噪声的情况。实验表明,SONS方法准确地提取了简支梁结构的低阶模态振型、固有频率和阻尼比,抗噪性能好,且分离结果较二阶盲辨识(SOBI)算法准确、稳定。针对高阶模态直接盲分离识别效果不好的现象,采用先滤波再盲源分离的方法,成功识别了高阶模态固有频率。响应信号;模态参数;盲源分离;锤击信号;信噪比0 引言盲源分离(blind source separa
中国机械工程 2011年12期2011-01-29
- 基于神经网络的变速率非线性盲源分离ICA算法研究
分是信号去噪，而盲源分离(Blind Source Separation, BSS)是近年来在信号去噪领域中的一个研究热点[1-3].盲源分离是指不使用训练数据，在对信号系统没有任何先验知识的情况下，对含有噪声的原始信号进行分离.由于盲源分离可以在缺乏训练序列，条件比较恶劣的通信环境中应用，因此，盲源分离比一般的信号去噪方法拥有更为广泛的应用场合.当信号系统属于线性系统时，盲源分离的效果比较理想.但是由于实际的信号系统大多属于非线性系统，这样由线性模型得到
陕西科技大学学报 2010年5期2010-02-25