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多谱自适应小波和盲源分离耦合的生理信号降噪方法
1
作者 王振宇 向泽锐 +2 位作者 支锦亦 丁铁成 邹瑞 《北京航空航天大学学报》 北大核心 2025年第3期910-921,共12页
为提高生理信号的质量和可靠性,将盲源分离和小波阈值方法进行耦合研究,提出了多谱自适应小波信号增强方法并与改进的盲源分离方法相结合进行降噪处理。为评估所提方法的有效性,使用小波变换中软阈值、硬阈值、自适应阈值3种方法计算信... 为提高生理信号的质量和可靠性,将盲源分离和小波阈值方法进行耦合研究,提出了多谱自适应小波信号增强方法并与改进的盲源分离方法相结合进行降噪处理。为评估所提方法的有效性,使用小波变换中软阈值、硬阈值、自适应阈值3种方法计算信噪比(SNR)和均方根误差(RMSE)。结果表明:所提方法在软阈值下具有较强的适用性,增强后的信号软阈值相比硬阈值,SNR提升约44.2%,RMSE下降约28.8%,处理时间减少约1.4%。软阈值相比自适应阈值,SNR提升约706%,RMSE下降约16.7%,处理时间减少约3.0%。为对比软阈值下各参数差异,使用软阈值对原始信号、加噪信号和增强信号进行对比分析及归一化处理。结果显示增强后的信号具有较好的SNR、较低的RMSE和较短的处理时间,软阈值下增强后的信号与原始信号相比,SNR提升约0.12%,RMSE下降约2.5%,处理时间减少约3.9%,进一步验证了所提方法的有效性,并提高了信号质量。 展开更多
关键词 多谱自适应小波 盲源分离 小波变换 降噪方法 生理信号
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基于改进独立成分分析的雨声信号盲源分离研究
2
作者 曾豫宁 行鸿彦 《仪器仪表学报》 北大核心 2025年第5期135-145,共11页
针对传统基于负熵等目标函数的快速独立成分分析法(FASTICA)在雨声信号盲源分离中产生的幅度扩大,分离性能较差等问题,提出了一种改进的独立成分分析(ICA)方法。不再采用传统基于负熵、峰度等复杂目标函数,选择基于最大化信号的非高斯性... 针对传统基于负熵等目标函数的快速独立成分分析法(FASTICA)在雨声信号盲源分离中产生的幅度扩大,分离性能较差等问题,提出了一种改进的独立成分分析(ICA)方法。不再采用传统基于负熵、峰度等复杂目标函数,选择基于最大化信号的非高斯性,通过双曲余弦函数与对数函数的组合进行非线性变换,同时以源信号与分离信号的均值差平方重新构建目标函数,同时为了提高算法的运行、收敛速度以及寻优能力,引入粒子群算法(PSO)替代传统梯度下降法,利用其快速全局搜索能力对目标函数进行寻优,有效规避ICA在迭代过程中易陷入局部最优的问题,获取最佳解混矩阵后进行雨声混合信号的分离,提取较纯净的雨声信号。实验结果表明,改进后的ICA能够满足盲源分离需求,分离指标(PI)达到了10-2级别。为了进一步验证所提算法的有效性与稳定性,在不同雨声类型与环境噪声混合场景下分别进行了盲源分离实验,结果显示所提改进ICA算法在不同环境噪声背景下的混合信号中均能有效分离并恢复出源雨声信号。此外,将改进目标函数的ICA与基于负熵的FASTICA算法进行对比,所提算法不仅能够有效解决FASTICA算法产生的幅度扩大问题,并且收敛速度更快,均方误差(MSE)降低了两个数量级,不同雨声类型下的信号失真比(SDR)均提升了近20 dB。 展开更多
关键词 雨声信号 盲源分离 独立成分分析 粒子群算法 非线性变换
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基于盲源分离结合奇异谱分析的雷达多分量信号识别方法
3
作者 聂千祁 沙明辉 +2 位作者 朱应申 王崇宇 崔念强 《系统工程与电子技术》 北大核心 2025年第4期1168-1175,共8页
针对阵列在同波束内同时接收到多个雷达信号、造成时域混叠,难以进行信号检测与参数测量,进而导致信号调制类型识别困难的问题,提出一种基于盲源分离结合奇异谱分析的雷达多分量信号识别方法。首先,利用奇异谱分析对接收到的阵列信号进... 针对阵列在同波束内同时接收到多个雷达信号、造成时域混叠,难以进行信号检测与参数测量,进而导致信号调制类型识别困难的问题,提出一种基于盲源分离结合奇异谱分析的雷达多分量信号识别方法。首先,利用奇异谱分析对接收到的阵列信号进行降噪处理,再使用盲源分离方法对混叠的多分量信号进行分离;然后,对分离信号进行时频变换,得到信号时频图;最后,将时频图作为深度学习网络的输入,对信号进行识别。仿真结果表明,在5 dB下,所提方法对同波束内接收的多分量信号的平均识别率达到92.67%,有较好的识别效果。 展开更多
关键词 盲源分离 信号识别 时频分析 深度学习
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基于稀疏编码的复杂机械振动信号盲分离方法 被引量：4
4
作者 王金东 王畅 +3 位作者 赵海洋 李彦阳 曹威龙 黄飞虎 《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2024年第1期168-173,186,共7页
复杂机械振动信号激励源较多,故源信号之间互为相关源,且较难满足统计独立特性,导致传统盲源分离方法分离效果不佳。对此,提出一种基于信号稀疏编码的机械振动信号盲分离方法。盲源分离的关键在于对混合矩阵的精确估计,然而机械振源中... 复杂机械振动信号激励源较多,故源信号之间互为相关源,且较难满足统计独立特性,导致传统盲源分离方法分离效果不佳。对此,提出一种基于信号稀疏编码的机械振动信号盲分离方法。盲源分离的关键在于对混合矩阵的精确估计,然而机械振源中相关成分的存在严重影响混合矩阵的估计。对此,首先对观测信号进行短时傅里叶变换,增加信号稀疏性;然后利用稀疏编码筛选出具备直线聚类特性的时频观测点,利用K均值(K-means)聚类法找到聚类中心;最后利用所提筛选规则找到估计的混合矩阵,重构出源信号。通过对往复压缩机故障数据的分析,验证了所提方法有效性。 展开更多
关键词 振动与波 盲源分离 相关源 稀疏编码 直线聚类 压缩机故障信号
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基于多尺度融合神经网络的同频同调制单通道盲源分离算法
5
作者 付卫红 张鑫钰 刘乃安 《系统工程与电子技术》 北大核心 2025年第2期641-649,共9页
针对单通道条件下同频同调制混合信号分离时存在的计算复杂度高、分离效果差等问题,提出一种基于时域卷积的多尺度融合递归卷积神经网络(recursive convolutional neural network, RCNN),采用编码、分离、解码结构实现单通道盲源分离。... 针对单通道条件下同频同调制混合信号分离时存在的计算复杂度高、分离效果差等问题,提出一种基于时域卷积的多尺度融合递归卷积神经网络(recursive convolutional neural network, RCNN),采用编码、分离、解码结构实现单通道盲源分离。首先,编码模块提取出混合通信信号的编码特征;然后,分离模块采用不同尺度大小的卷积块以进一步提取信号的特征信息,再利用1×1卷积块捕获信号的局部和全局信息,估计出每个源信号的掩码;最后,解码模块利用掩码与混合信号的编码特征恢复源信号波形。仿真结果表明,所提多尺度融合RCNN不仅可以分离出仅有少量参数区别的混合通信信号,而且相较于U型网络(U-Net)降低了约62%的参数量和41%的计算量,同时网络也具有较强的泛化能力,可以高效面对复杂通信环境的挑战。 展开更多
关键词 单通道盲源分离 深度学习 同频同调制信号分离 多尺度融合递归卷积神经网络 通信信号处理
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频域卷积盲源分离问题下的故障诊断方法探讨
6
作者 张明珠 王红尧 《机械设计》 北大核心 2025年第7期164-171,共8页
目前,多采用振动声波信号进行滚动轴承的故障诊断,但在高温、高腐蚀等外界环境影响下,当前同步提取变换(synchroextracting transform,SET)处理强干扰信号分量时,缺乏自适应性而易发生频率模糊,导致频域卷积盲源分离中排序不当和幅度不... 目前,多采用振动声波信号进行滚动轴承的故障诊断,但在高温、高腐蚀等外界环境影响下,当前同步提取变换(synchroextracting transform,SET)处理强干扰信号分量时,缺乏自适应性而易发生频率模糊,导致频域卷积盲源分离中排序不当和幅度不定问题。提出基于残差网络和声波信号递归图的滚动轴承故障诊断方法。采用改进的频域卷积盲源分离方式分离声波信号,同时优化频域卷积盲源分离中排序和幅度不定问题;通过相空间重构转化分离出的声波信号,获得二维递归图;将二维递归图作为深度残差对冲网络的输入,实现滚动轴承故障诊断。试验结果表明:所提方法在滚动轴承声波信号分类中的相关系数最大为0.998,二次残差最大仅为-40.18,ROC曲线更理想,具有实用性。 展开更多
关键词 滚动轴承 残差网络 声波信号递归图 频域卷积盲源分离 故障诊断
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一种卫星隐蔽通信信号盲分离算法 被引量：3
7
作者 王亮 魏合文 陆佩忠 《电讯技术》 北大核心 2024年第3期390-395,共6页
重构抵消算法是卫星隐蔽通信信号分离的关键技术,算法的性能主要依赖于参数估计的精度。然而在实际环境中,参数估计误差带来的算法性能损失无法被避免。此外,对信号的重构使得该算法计算复杂度较高。针对这个问题,首先分析了参数估计误... 重构抵消算法是卫星隐蔽通信信号分离的关键技术,算法的性能主要依赖于参数估计的精度。然而在实际环境中,参数估计误差带来的算法性能损失无法被避免。此外,对信号的重构使得该算法计算复杂度较高。针对这个问题,首先分析了参数估计误差对分离性能的影响,然后提出基于盲均衡算法的协作分离算法,提升信号分离性能的同时降低了算法的计算量。仿真实验表明,新算法相较于重构抵消算法,降低了对参数估计精度的依赖,当参数估计误差大于0.05时,信号的解调误码率降低了一个数量级左右。 展开更多
关键词 卫星隐蔽通信 同频混合信号 盲分离 重构抵消 盲均衡 参数估计
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基于峭度的BSS开关算法的语音信号盲分离 被引量：3
8
作者 梁淑芬 江太辉 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2010年第5期1753-1755,1759,共4页
盲信号处理算法主要有批处理和自适应算法两类,导出了一种基于峭度的自适应盲源分离(blind source separation,BSS)开关算法,将该算法应用于语音信号盲分离处理,通过综合实验,从分离前后的波形、频谱图和主要评价参数说明该算法具有良... 盲信号处理算法主要有批处理和自适应算法两类,导出了一种基于峭度的自适应盲源分离(blind source separation,BSS)开关算法,将该算法应用于语音信号盲分离处理,通过综合实验,从分离前后的波形、频谱图和主要评价参数说明该算法具有良好的信号分离效果。与批处理中的典型算法,如扩展联合对角化(joint approximative diagonalization of eigenmatrix,JADE)和四阶盲辨识(fourth orther blind identification,FOBI)算法比较,该算法具有更好的分离效果。 展开更多
关键词 盲信号处理 盲源分离 峭度 批处理算法 自适应算法
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基于欠定盲源分离的双路音频信号噪声自适应分离 被引量：4
9
作者 蓝壮青 《现代电子技术》 北大核心 2024年第24期68-72,共5页
当多个源信号同时存在于同一频段或时间域内时,它们可能会相互干扰,导致信号混叠。这种情况下使用双路音频传感器进行捕捉,无法准确地捕捉到所有源信号的信息,导致分离过程具有不确定性。对此,提出一种基于欠定盲源分离的双路音频信号... 当多个源信号同时存在于同一频段或时间域内时,它们可能会相互干扰,导致信号混叠。这种情况下使用双路音频传感器进行捕捉,无法准确地捕捉到所有源信号的信息,导致分离过程具有不确定性。对此,提出一种基于欠定盲源分离的双路音频信号噪声自适应分离方法。首先,构建欠定盲源分离模型,基于小波包变换分解和重构信号获取信号分量,并依据信号和分量之间的互相关系数筛选分解后的分量,删除其中的冗余分量后生成新的观测信号;然后,依据贝叶斯信息准则的奇异值分解方法估计该源信号的数量,将其转换为正定白化信号;最后,利用快速独立成分分析法将该信号分类,实现双路音频信号噪声自适应分离。测试结果显示:所提方法能够在保证信号质量的前提下完成信号变换处理,信干比均在15 dB以上;筛选后保留的各个分量相关系数均在0.65以上,有效地完成了对信号噪声的分离。 展开更多
关键词 欠定盲源分离 双路音频 信号噪声 自适应分离 小波包变换分解 贝叶斯信息准则
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DEBBSS信号源盲分离算法的研究
10
作者 周庆标 张洪渊 童进 《浙江工业大学学报》 CAS 2006年第3期253-258,共6页
在基于人工神经网络的信号源盲分离算法中,普遍需要使用通过源信号的概率密度函数定义的评价函数(score function)作为网络的激活函数(Activation function).由于信号源未知,因此无法获得有关评价函数的信息,传统的方法是利用某些特定... 在基于人工神经网络的信号源盲分离算法中,普遍需要使用通过源信号的概率密度函数定义的评价函数(score function)作为网络的激活函数(Activation function).由于信号源未知,因此无法获得有关评价函数的信息,传统的方法是利用某些特定的非线性函数来替代源信号的评价函数.这种利用非线性函数替代源信号评价函数的方法能够成功地实现同系混合(homogeneous mix-ture)信号的盲分离,但都不能分离杂系混合(hybrid mixture)信号.文献[1]利用非参数法概率密度函数估计的核函数方法,通过对源信号评价函数的直接估计,提出了一种基于概率密度函数估计的DEBBBS算法,成功地解决了非线性函数替代方法存在的不能分离杂系混合信号的问题.笔者通过数值仿真,比较了DEBBBS算法与著名的EASI算法,证明新算法分离杂系混合信号的有效性.同时,也进一步将DEBBSS算法与同样能够分离杂系混合信号的EXTICA算法进行了比较,计算机仿真过程证明,即使与同样能够分离杂系混合信号的EXTICA算法相比,DEBBSS算法在算法的有效性和稳定性方面也表现出优异的性能. 展开更多
关键词 信号源盲分离 独立分量分析 概率密度函数估计 核函数方法
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基于改进的独立分量分析混叠通信信号盲分离 被引量：2
11
作者 韩树楠 陈铸龙 卢勇君 《现代防御技术》 北大核心 2024年第3期87-95,共9页
针对时域与频域均交叠的多路数字带通通信信号盲分离问题,利用布谷鸟搜索算法,研究了一种新的基于独立成分分析的盲分离方法。在均匀线阵下,构建混叠信号模型;从最大化信号非高斯性角度,将盲源分离问题转化为信号峭度的优化问题;利用布... 针对时域与频域均交叠的多路数字带通通信信号盲分离问题,利用布谷鸟搜索算法,研究了一种新的基于独立成分分析的盲分离方法。在均匀线阵下,构建混叠信号模型;从最大化信号非高斯性角度,将盲源分离问题转化为信号峭度的优化问题;利用布谷鸟搜索算法优化求解近似峭度的代价函数,将迭代产生的适应度值最高的个体作为解混向量,实现源信号的分离。与已有的基于固定点算法的独立成分分析方法相比,该方法能够克服其无法分离时频域混叠的振幅键控(ASK)信号的限制,适用于任何调制类型的数字带通通信信号盲分离。通过仿真实验验证了方法的有效性并分析了方法性能,实验结果表明在较低信噪比条件下,分离的信号具有较高信干比,说明方法具有较高的鲁棒性。 展开更多
关键词 独立成分分析 布谷鸟搜索 通信信号 时频域 混叠 盲分离
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基于SSA和BSS的单通道盲信号分离算法 被引量：3
12
作者 于宁宇 马红光 +1 位作者 姜勤波 石磊 《中国空间科学技术》 EI CSCD 北大核心 2013年第1期61-68,共8页
针对空间侦察中单通道宽带接收机截获到多个独立辐射源信号时的盲源分离问题,提出了一种新的单通道盲信号分离算法。该算法首先利用奇异谱分析(SSA)构建伪阵列信号,进而采用盲源分离算法(BSS)实现信号分离。仿真试验表明:该算法可以有... 针对空间侦察中单通道宽带接收机截获到多个独立辐射源信号时的盲源分离问题,提出了一种新的单通道盲信号分离算法。该算法首先利用奇异谱分析(SSA)构建伪阵列信号,进而采用盲源分离算法(BSS)实现信号分离。仿真试验表明:该算法可以有效地分离空间侦察中的几种常用信号,对单频信号和线性调频信号构成的单通道信号,在信噪比大于6dB时,分离前后信号的相似系数大于0.9;对不同的相移键控信号构成的单通道信号,在信噪比大于4dB时,误码率小于0.01。 展开更多
关键词 信号处理 奇异谱分析 单通道盲信号分离 空间电子侦察
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基于奇异谱和稳健独立分量分析的星载AIS接收信号分离算法 被引量：2
13
作者 赵建森 谭智豪 +2 位作者 段海燕 刘侠 王胜正 《中国舰船研究》 CSCD 北大核心 2024年第6期293-302,共10页
[目的]在高密度流量地区,船舶经常出现自动识别系统(AIS)信号碰撞的问题,故对接收机的分离性能和实时性能均提出了很高的要求。[方法]针对不同信噪比(SNR)下的混合信号,提出一种基于奇异谱分析(SSA)与稳健独立分量分析(RobustICA)的分... [目的]在高密度流量地区,船舶经常出现自动识别系统(AIS)信号碰撞的问题,故对接收机的分离性能和实时性能均提出了很高的要求。[方法]针对不同信噪比(SNR)下的混合信号,提出一种基于奇异谱分析(SSA)与稳健独立分量分析(RobustICA)的分离算法S-RICA。通过对单通道AIS信号的Hankel矩阵分别开展奇异值分解和时间序列重构,并利用奇异谱分析代替传统的独立成分分析(ICA)中的白化预处理,再采用峰度对比函数来计算分离矩阵每次迭代的最优步长,从而快速获取最优分离矩阵。[结果]仿真实验结果表明,当信号长度改变时,S-RICA的信号均方误差均可稳定在1.5左右,而快速独立分量分析(FastICA)算法则极不稳定;当SNR为0~9 dB时,S-RICA的误码率为0.97×10^(-2)~1.97×10^(-2),其性能较RobustICA和FastICA提升了1个数量级,且其在SNR为0~7 dB时比S-FICA提高了4~6 dB;S-RICA的平均计算时间和迭代次数分别为18.5 ms和13.6次左右,具有明显的优势。[结论]在样本容量和SNR变化的情况下,S-RICA均表现出更为优异的分离性能,研究成果可为S-RICA在未来星载AIS系统中工程应用提供参考。 展开更多
关键词 卫星通信系统 信号处理 谱分析 星载自动识别系统 快速独立分量分析 稳健独立分量分析 盲源分离
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基于盲源分离的工业谐波源负荷分类识别方法 被引量：5
14
作者 张逸 陈书畅 +1 位作者 刘必杰 林才华 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第10期3850-3861,I0009,共13页
针对传统谐波源辨识方法无法实现工业用户谐波源具体类型的非侵入式识别的问题,该文提出一种基于盲源分离的工业谐波源负荷分类识别方法。该方法仅依据工业用户进线处电压、电流数据即可实现谐波源负荷具体类型的非侵入式识别。首先,从... 针对传统谐波源辨识方法无法实现工业用户谐波源具体类型的非侵入式识别的问题,该文提出一种基于盲源分离的工业谐波源负荷分类识别方法。该方法仅依据工业用户进线处电压、电流数据即可实现谐波源负荷具体类型的非侵入式识别。首先,从负荷等值阻抗模型入手,建立工业用户多负荷等值阻抗并联电路模型;其次,采用集合经验模态分解与奇异值分解相结合的方法确定构成用户进线处监测点综合等值阻抗信号的源阻抗信号数目;然后,采用快速独立分量分析实现将谐波源负荷等值阻抗信号从综合负荷等值阻抗信号中分离;最后,将分离出谐波源负荷等值阻抗信号频率特征与典型谐波源负荷进行匹配,进而实现分类识别。仿真与实测实验结果均表明,所提方法能够准确识别工业用户所含多种谐波源负荷的具体类型,具有较好的可行性和实用性。 展开更多
关键词 谐波源识别 负荷等值阻抗 盲源分离 源信号数目估计
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基于超平面法矢量的欠定盲信号分离算法 被引量：12
15
作者 肖明 谢胜利 傅予力 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第2期142-149,共8页
探讨欠定情况下(观测信号少于源数目)的盲信号分离.首先给出了m维超平面的法矢量的计算公式,提出了一个基于超平面法矢量的矩阵恢复算法.其次针对语音分离,提出了k源区间及其检测方法,从而使k-SCA条件下的算法推广到了非稀疏信号的盲分... 探讨欠定情况下(观测信号少于源数目)的盲信号分离.首先给出了m维超平面的法矢量的计算公式,提出了一个基于超平面法矢量的矩阵恢复算法.其次针对语音分离,提出了k源区间及其检测方法,从而使k-SCA条件下的算法推广到了非稀疏信号的盲分离.在源信号重建上,提出了一个简化l^1范数解的新算法.几个仿真实验(含语音信号实验)证实了所提出算法的性能. 展开更多
关键词 欠定盲信号分离(bss) 稀疏成分分析(SCA) 超平面聚类 法矢量 k源区间
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基于参数估计和Kalman滤波的单通道盲源分离算法 被引量：1
16
作者 付卫红 周雨菲 +1 位作者 张鑫钰 刘乃安 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第8期2850-2856,共7页
针对存在频谱混叠通信信号的单通道盲源分离(single channel blind source separation,SCBSS)问题,提出一种基于参数估计和Kalman滤波的SCBSS算法。首先,针对根多重信号分类(root multiple signal classification,Root-MUSIC)算法在相... 针对存在频谱混叠通信信号的单通道盲源分离(single channel blind source separation,SCBSS)问题,提出一种基于参数估计和Kalman滤波的SCBSS算法。首先,针对根多重信号分类(root multiple signal classification,Root-MUSIC)算法在相近载频估计方面的局限性,提出一种自适应的Root-MUSIC算法,对接收到的盲混合信号的源信号数目和载频进行估计;其次,将Kalman滤波的思想引入到SCBSS算法中,根据估计得到的源信号参数构造信号模型,将其作为Kalman滤波系统的观测向量,执行“时间更新”和“测量更新”两个过程,得到源信号的最佳估计,实现单通道盲源分离。仿真结果表明,所提算法能够有效地从存在频谱混叠的单路接收信号中准确地分离出多路源信号,比传统的算法分离精度高,运算速度快。 展开更多
关键词 单通道盲源分离 卡尔曼滤波 参数估计 通信信号处理
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基于核独立成分分析的盲源信号分离 被引量：10
17
作者 姚伏天 金连甫 戴光 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第6期44-46,共3页
独立成分分析(ICA)已经广泛用于盲源信号的分离(BSS)。论文介绍了基于核空间的ICA的原理和基本算法,然后介绍了该算法与典型ICA和主成分分析(PCA)在盲源信号分离中的比较。实验表明在盲源信号分离中,基于核空间的ICA与其他典型ICA和PCA... 独立成分分析(ICA)已经广泛用于盲源信号的分离(BSS)。论文介绍了基于核空间的ICA的原理和基本算法,然后介绍了该算法与典型ICA和主成分分析(PCA)在盲源信号分离中的比较。实验表明在盲源信号分离中,基于核空间的ICA与其他典型ICA和PCA算法相比更具有准确性和鲁棒性。 展开更多
关键词 独立成分分析(ICA) 核空间 盲源信号分离(bss) 主成分分析(PCA)
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一种基于过采样的单通道MPSK信号盲分离算法 被引量：35
18
作者 崔荣涛 李辉 +1 位作者 万坚 戴旭初 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第3期566-569,共4页
针对单通道接收两个MPSK混合信号的盲分离问题,该文提出了一种基于过采样的盲分离新算法。该算法基于最优贝叶斯估计准则,利用粒子滤波对发送的符号和一些参数进行序贯估计,从而实现了混合信号的分离。算法通过对接收信号的过采样,利用... 针对单通道接收两个MPSK混合信号的盲分离问题,该文提出了一种基于过采样的盲分离新算法。该算法基于最优贝叶斯估计准则,利用粒子滤波对发送的符号和一些参数进行序贯估计,从而实现了混合信号的分离。算法通过对接收信号的过采样,利用了更多的接收波形信息,有效地抑制了噪声的影响。仿真实验表明,新算法具有良好的误码率性能。该文同时还从极大似然的角度,对分离算法的性能进行了分析,给出了算法的误码率性能界。 展开更多
关键词 信号处理 盲分离 贝叶斯滤波 粒子滤波
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ICA在航空发动机振动信号盲源分离中的应用 被引量：22
19
作者 艾延廷 费成巍 +3 位作者 张凤玲 刘秀芳 孙晓倩 张 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2010年第6期671-674,共4页
研究了基于独立分量分析(independent component analysis,简称ICA)的发动机振动信号盲源分离技术,旨在将发动机振动信号按照不同的激振源进行分离。首先阐述了基于最大信噪比的盲源分离算法原理,通过对仿真信号进行分离,判断了分离输... 研究了基于独立分量分析(independent component analysis,简称ICA)的发动机振动信号盲源分离技术,旨在将发动机振动信号按照不同的激振源进行分离。首先阐述了基于最大信噪比的盲源分离算法原理,通过对仿真信号进行分离,判断了分离输出信号与仿真信号的一致性,验证了该算法的可行性;然后将该算法与FFT分离法相结合,应用于某型双转子航空发动机高、低压转子实测振动信号盲源分离中,取得了很好的分离效果,表明应用ICA技术建立的基于最大信噪比的盲源分离算法具有迭代次数少、计算复杂度低、效果好及稳定等优点。 展开更多
关键词 航空发动机 振动信号 盲源分离 信噪比 FFT分离方法
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一种用于超高斯和亚高斯混合信号盲分离的新算法 被引量：6
20
作者 杨绿溪 李克 +1 位作者 周长春 何振亚 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 1999年第1期1-7,共7页
揭示了ＩｎｆｏＭａｘ盲源分离算法也是以Ｋｕｌｂａｃｋ－Ｌｅｉｂｌｅｒ散度为代价函数的，它之所以能有效地用于语音盲分离，是因为所选取的非线性函数的导数能够近似为源信号的概率密度函数（ＰＤＦ）．由此又提出一种广义非线性Ｉ... 揭示了ＩｎｆｏＭａｘ盲源分离算法也是以Ｋｕｌｂａｃｋ－Ｌｅｉｂｌｅｒ散度为代价函数的，它之所以能有效地用于语音盲分离，是因为所选取的非线性函数的导数能够近似为源信号的概率密度函数（ＰＤＦ）．由此又提出一种广义非线性ＩｎｆｏＭａｘ算法，该算法在估计分离矩阵的同时也对非线性函数进行迭代估计．实验结果表明这一算法能有效地分离任何超高斯和亚高斯信号的混合信号，包括语音。 展开更多
关键词 信号盲分离 超高斯 亚高斯 混合信号 算法 bss
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