盲源分离和盲反卷积

盲信号处理是信号处理领域的热点研究问题,盲源分离和盲反卷积是盲信号处理的重要组成部分近年来取得许多重要进展.本文主要介绍盲源分离和盲反卷积的基本模型、数学原理和研究进展;分析了各种方法的特点并指出了进一步的研究方向.     

一种基于ICA和过采样技术的盲反卷积方法

将过采样技术和线性独立分量分析（ＩＣＡ）神经网络结合在一起，得出一种新的盲均衡方法。单输出信号通过采样转换为多输出观测信号，从而可以直接利用ＩＣＡ方法得到信道均衡输出。     

多通道盲反卷积算法综述

本文阐述了多通道盲反卷积（Multichannel Blind Deconvolution-MBD）的发展历程、基本模型及假设、数学原理以及通用求解过程,讨论了目前MBD几个研究方向的发展现状与面临的问题。在分析了MBD研究进展的基础上,从时域、频域、时频域、子空间、子带技术及其他算法六个方面分类综述和比较了MBD典型算法的特点与方法思路,说明了各类算法的优缺点以及主要问题。最后指出了目前多通道盲反卷积算法研究存在的不足,并提出了MBD未来理论和应用研究中可继续深入的开放课题。      

一种卷积混合下的盲分离算法

盲信号处理理论常被应用于许多工程实际系统,是信号处理领域的重要而又前沿的研究热点,已经成为信号处理成熟的研究方法。文章针对盲信号分离的基本理论问题和卷积混合下的盲分离算法进行了探讨,建立卷积混合模型,并将某些算法扩展到卷积混合模型中,推导出了一系列使用价值更强的盲反卷积算法。     

一种新的多信号卷积混合信号盲分离算法

对于含噪声情况下多个源信号卷积混合盲分离,由于混合矩阵比较复杂,分 离算法会出现迭代次数增加、收敛速度变慢等问题。在对多信号卷积混合进行合理简 化的基础上,提出一种以四阶累积量为独立准则的多信号卷积混合的新的时域盲源分离算法 。由于采用高阶累积量为独立准则,该算法对高斯噪声具有良好的抑制作用,改善了信噪比 。 其次,算法也建立了步长因子的选取与二次残差之间的非线性函数关系,使得算法既获得了 较 快的收敛速度,也得到较高的分离精度。仿真数据表明提出的算法对于多个源信号卷积 混合具有良好的分离效果。     

一种新的盲解卷积准则和算法

定义了盲解卷积问题的期望解后 ,将二阶累积量和四阶累积量合并为一个新的统计量 ,称为归一化累积量 ,考察信号通过线性时不变系统时归一化累积量的特性 ,形成一个基于归一化累积量的盲解卷积准则 ;借助于经典的最陡梯度算法 ,导出了一种新的盲均衡算法 ,计算机模拟验证了该算法     

基于盲反卷积的盲自适应滤波器设计

通过盲反卷积的算法来实现盲自适应滤波,阐述了盲反卷积滤波器的工作原理及基本结构模型,通过调整滤波器系数来实现滤波,以便更好地跟踪信号的变化,最终实现自适应滤波,并借用Matlab仿真平台设计出自适应滤波器,验证了它的设计性能。     

截断信号反卷积

提出截断信号反卷积、研究并给出了其有唯一解的充分必要条件和最小二乘法法、ＤＦＳ迭代法等几种反卷积方法及其计算机模拟结果。     

一种基于时频分析的语音卷积信号盲分离算法

本文根据语音信号在实际环境下传播存在多径效应而造成反射信号之间产生时延差异的特点,提出了一种新的基于卷积混合矩阵模型的盲分离算法.该算法利用语音信号频谱中普遍存在的稀疏特性,通过对两路接收信号语谱图的对比分析估计出模型中时延参数和幅度系数的待定值;更进一步,从极大似然估计的思想出发,构造了一种基于时延参数和幅度系数的可信度函数,提出了通过寻找上述可信度函数的峰值以准确确定混合矩阵参数的方法.与现有的基于独立性假设的盲分离算法不同,本算法利用了语音信号频谱中普遍存在的稀疏特性,适用于求解大多数场合下的盲源分离问题.由于本算法本质上是一种非迭代的算法,且不存在发散的问题,故具有快速、稳定的特点.仿真实验和实际环境下所得到的实验结果表明,该算法能在各种信噪比的条件下准确地估计出由环境所确定的时延和幅度参数,并据此成功地分离出源语音信号,是一种面向真实环境下语音盲分离应用的有效算法.     

截断信号反卷积

提出截断信号反卷积，研究并给出了其有唯一解的充分必要条件和最小二乘法、ＤＦＳ迭代法等几种反卷积方法及其计算机模拟结果     

基于量子遗传算法的多通道通信信号盲反卷积算法研究

本文在分析多输入多输出盲反卷积的网络结构和算法模型的基础上，提出了一种基于输出信号上下文信息的盲反卷积算法，并提出一种采用量子遗传算法的新的优化求解方法，对仿真的通信信号分离的结果表明算法的有效性。     

卷积混叠信号盲分离

本文讨论了卷积混叠信号盲分离问题，证明了一系列基于高阶谱的判据，指出了盲辨识和盲分离的充分条件，利用判据，发展了若干算法，模拟实验证实了判据的正确性和算法的有效性。     

非平稳卷积混合信号的盲分离

传感器采集到的信号是由多目标源、环境噪声等经多途径卷积混合的形武.为有效地去除环境因素如干扰、传输延迟等的影响,提出一种新的盲信号分离方法.利用非平稳信号的多重去相关和最小二乘准则来估计混合矩阵A或解混矩阵W以及信号和噪声功率.实验结果表明,该算法具有良好的分离效果.     

一种有效的语音信号盲分离方法

利用语音信号的短时平稳特性,本文提出了一种WVA分布与联合对角化的盲分离方法,该方法采用新的联合差分相关矩阵白化算法去除有色噪声影响,估计出源语音信号,实现对混叠信号的盲分离.通过仿真实验,结果表明,本算法具有分离效果好,能有效的将混叠的盲语音信号分离.     

一种非平稳卷积混合信号的时域盲源分离算法

该文将卷积混合盲源分离模型中的向量进行重新规划并对联合近似对角化方法加以推广,提出一种非平稳卷积混合信号的时域盲源分离算法。该算法先将采集到的卷积混合信号进行重排,使之满足重新定义向量后的瞬时混合模型特征,然后考虑到信号的非平稳特性,采用空间白化和联合近似块对角化方法分离出源信号。由于没有使用域变换而是从新的角度将卷积混合问题简化为瞬时混合问题,避免了卷积运算或域映射过程,降低了算法的复杂度。仿真实验验证了该算法的有效性并就参数的变化对信号干扰比的影响进行了分析。     

一种非平稳卷积混合信号的时域盲源分离算法

该文将卷积混合盲源分离模型中的向量进行重新规划并对联合近似对角化方法加以推广,提出一种非平稳卷积混合信号的时域盲源分离算法。该算法先将采集到的卷积混合信号进行重排,使之满足重新定义向量后的瞬时混合模型特征,然后考虑到信号的非平稳特性,采用空间白化和联合近似块对角化方法分离出源信号。由于没有使用域变换而是从新的角度将卷积混合问题简化为瞬时混合问题,避免了卷积运算或域映射过程,降低了算法的复杂度。仿真实验验证了该算法的有效性并就参数的变化对信号干扰比的影响进行了分析。     

一种新的卫星通信信号快速盲检测方法

提出了一种卫星通信信号快速盲检测算法,该算法能够适应频谱不重叠的多信号环境,并能准确估计信号的数量、中心频率及带宽等参数.算法既高效又简单,所需数据量少且适应低信噪比条件,适于在星载设备上实现.理论分析和仿真及测试结果证明了算法的有效性.     

一种有效的阈值反卷积算法

本文研究时域反卷积算法的实现问题．利用阈值方法，提出了一种时域迭代反卷积算法．该算法与向量卷积的运算量一致，回避了传统的时域反卷积算法出现的病态问题．同V．Cittest算法、Gold算法等算法相比，该算法运算量小，占有的计算机内存较少．而且，它使得任意两个向量的反卷积可以实现．     

盲解卷积与窄带阵列模型结合的信号分离算法

在水声制导技术中,提出了一种高效分离算法,实现了对多目标源信号的分离,为系统后端对多目标定位提供了技术支持。窄带信号条件下,把盲分离与阵列信号处理结合起来．借助阵列模型把接收的混合信号变成解析信号,然后利用瞬时复值盲分离算法进行分离获得源信号的解析信号,取实部后便是实源信号。从而将实数的卷积混合转化为复数的瞬时混合,在盲分离阵列模型的基础上,通过复数盲分离的手段完成盲解卷积。解卷积恢复的多目标源信号十分有利于多目标特征识别与定位。通过构建正弦信号盲解卷积仿真实验,对文中提出的盲解卷积方法进行了验证。结果表明了该方法的正确性。     

基于图像分割和盲反卷积的透射电镜图像漂移校正方法

样品漂移是影响透射电子显微镜分辨率的重要因素之一。近年来有一系列关于透射电镜图像漂移校正的算法,如Unblur、MotionCor和MotionCor2等,在冷冻电镜三维重构方面应用效果显著,但无法应用于材料表征电镜通常配备的CCD相机的图像漂移校正。本文提出了一种基于图像分割和盲反卷积的透射电镜图像漂移校正方法,在Goldstein和Fattal提出的利用功率谱的统计不规则性估计卷积核算法的基础上,利用图像分割解决了电镜图像样品部分和背景部分的运动方式不一致问题,能够应用于CCD相机的图像漂移校正。实验结果表明,本文的方法能够有效提高电镜图像的分辨率。