一种基于人工蜂群算法的混沌信号盲分离方法

混沌信号所固有的非周期、宽带频谱和对初值极度敏感等特性使得对这类信号进行盲分离极为困难. 针对这一问题, 提出一种新的盲分离方法, 该方法通过相空间重构来构造代价函数, 将混沌信号的盲分离转化为一个无约束优化问题, 并利用人工蜂群算法进行求解. 不同于现有的独立成分分析方法仅使用混合信号的统计特性来解决分离问题, 该方法能充分利用混合信号内在的动态特性, 因而在处理混沌信号这种确定性信号时能获得更好的分离效果. 此外, 正交矩阵的参数化表示有效地降低了盲分离问题的复杂性, 使优化过程能快速收敛. 实验结果表明, 该方法具有较快的收敛速度和较高的数值精度, 在分离混沌信号时其整体性能优于现有的几种盲分离方法. 同时, 在分离混沌-高斯混合信号的实验中该方法也展现出优异良好的性能, 这表明该文的方法有应用潜力.     

彩色视频提取心率信号的联合近似对角化算法

为了实现从彩色视频中有效提取心率信号,实时检测人体心率,提出使用基于特征矩阵联合近似对角化的盲源分离算法,从RGB彩色可见光视频信号中分离周期信号,为周期信号处理和周期分析得出心率提供数据基础,从而提高非接触式心率测量的准确性。同时利用matlab编写程序进行仿真实验,实验结果表明该算法能有效分离振幅在干扰信号波动范围的0.2及以上的源信号,分离信号与已知源信号相关系数高达0.8。     

基于稀疏分解的轨道移频信号去噪算法研究

随着我国铁路的高速发展,轨道移频信号的检测译码技术受到广泛关注;然而实际采集的轨道移频信号不可避免地会混入大量的背景噪声和干扰,因此译码前需要去噪以提高译码的准确性;提出一种基于稀疏分解的轨道移频信号去噪算法,利用移频信号特点构建过完备原子库,采用粗细二阶段匹配追踪算法实现移频信号的噪声去除;将文章算法应用到主流的ZPW-2000轨道移频信号中,结果表明,该算法具有比小波阈值、经验模式分解算法更好的去噪性能,能够有效地去除低信噪比移频信号的噪声,且去噪后译码信噪比可提高10 dB,另外,采用粗细二阶段原子搜索算法显著降低了匹配追踪的运算量,满足实时性要求。     

基于去噪降维和蝙蝠优化的高光谱图像盲解混算法

为解决盲源分离技术难以直接用于高光谱图像解混这一问题,将丰度非负及和为1约束作为盲源分离的目标函数,改变传统的独立性假设;同时,针对目标函数中具有大量的局部极小,引入蝙蝠优化算法,解决传统梯度类优化算法易陷入局部极值的问题.在降维过程中,提出一种基于奇异值分解去噪的正交子空间投影的降维方法.仿真数据和真实遥感数据实验表明,所提出算法收敛速度和解混准确度高,具有较强的抗噪声干扰能力,适用于像元纯度很低的高光谱图像解混.     

盲重构频域阵列信号的压缩感知水声目标方位估计

针对复杂海洋环境条件下压缩感知水声目标方位估计性能下降的问题,利用盲源分离能够提高信噪比的优势,提出了一种盲重构频域阵列信号的压缩感知水声目标方位估计方法。首先将阵元域信号通过傅里叶变换方法得到多个子带阵列信号;然后对各个子带阵列信号进行复数域盲源分离得到子带解混矩阵和子带分离信号估计,并对子带分离信号进行属性分析和处理;再根据处理后的子带分离信号和子带解混矩阵重构子带阵列信号,对重构的子带阵列信号采用频域压缩感知方法进行空间谱估计,得到各个子带的空间谱;最后将各子带得到的空间谱进行求和,搜索求和后空间谱的峰值则可实现目标方位估计。模拟器数据和海上实测数据验证结果表明,同等条件下该方法的目标检测能力优于经典的最小方差无失真响应(Minimum Variance Distortionless Response,MVDR)方法、频域压缩感知(Compressed Sensing,CS)方法、盲源分离(Blind Source Separation,BSS)与MVDR相结合的方法(BSS+MVDR方法),测向精度更高,明显提高了弱目标信号的空间谱能量,增强了声呐检测弱目标的能力。     

子带t分布的快速独立向量分析在语声盲源 分离中的应用*

为了提高独立向量分析算法在盲语声分离任务中的分离性能,降低算法计算复杂度,并改善目前尚未完全解决的顺序模糊性的问题,该文提出一种基于子带t分布的快速独立向量分析算法。在声源模型方面,该算法首先利用语声信号重尾分布的特性,假设声源概率密度函数服从t分布,同时采用子带建模的方法来增强同一声源相邻频点的高阶依赖性,进而减轻频点间的顺序不一致问题。在空间模型方面,该算法采用秩1更新的方式估计声源信号,避免矩阵求逆操作和分离矩阵的估计,从而降低计算复杂度。实验结果表明,与现有的基于独立向量分析的盲源分离算法相比,该算法能够在相同的迭代次数下取得更优的语声分离性能。