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盲信号分离输出与源信号的一致性判断

华南理工大学学报（自然科学版） 2007年第5期35卷 50-53页

作者：姚志湘刘焕彬粟晖华南理工大学制浆造纸工程国家重点实验室广东广州510640 广西工学院生物与化学工程系广西柳州545006

针对盲信号分离需要判断分离结果与源信号是否一致的问题,基于统计独立变量函数仍然保持“统计独立”的性质,提出了独立分量分析(ICA)的输出分量与源信号的一致性判断方法.该方法通过计算混合信号及其差分值混合矩阵的相关矩阵,根据ICA... 详细信息

针对盲信号分离需要判断分离结果与源信号是否一致的问题,基于统计独立变量函数仍然保持“统计独立”的性质,提出了独立分量分析(ICA)的输出分量与源信号的一致性判断方法.该方法通过计算混合信号及其差分值混合矩阵的相关矩阵,根据ICA各分量对应的最大相关系数来判断ICA各分量与源信号的一致性.模拟计算和实验结果表明:若差分前后混合矩阵的最大相关系数趋近于1,则ICA输出分量与对应的源信号一致;为保证分离的准确,差分前后混合矩阵的最大相关系数不应小于0.8.

关键词：盲信号分离独立分量分析差分可靠性

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盲信号分离在电压闪变分析中的应用

电工技术学报 2007年第3期22卷 138-142页

作者：刘阳杨洪耕四川大学电气信息学院成都610065

基于盲信号分离(BSS)能快速准确地实现源信号分离和恢复,提出将盲信号分离运用于电压闪变分析。首先对检出的包络信号进行延时处理,构建一个嵌入矩阵作为信号处理的多通道输入信号;再进行鲁棒预白化处理,可以将数据分解到信号子空间以... 详细信息

基于盲信号分离(BSS)能快速准确地实现源信号分离和恢复,提出将盲信号分离运用于电压闪变分析。首先对检出的包络信号进行延时处理,构建一个嵌入矩阵作为信号处理的多通道输入信号;再进行鲁棒预白化处理,可以将数据分解到信号子空间以减小噪声对分离结果精度的影响;再运用二阶盲辨识(SOBI)算法进行盲源分离,得到闪变信号的频率估计。在此基础上求解一超定方程组估算出闪变幅值。仿真结果表明,该算法对闪变信号的频率和幅值检测的有效性。

关键词：电压闪变盲信号分离鲁棒预白化 SOBI算法

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盲信号分离模型的混叠矩阵估计算法

华中科技大学学报（自然科学版） 2007年第9期35卷 94-97页

作者：傅予力谢胜利何昭水华南理工大学电子与信息学院广东广州510640

针对传统盲信号分离方法通过估计分离矩阵实现盲信号分离难以同时适应适定、欠定和过定模型的问题,给出了一种新的方法,直接估计混叠矩阵实现盲分离.首先给出估计混叠矩阵的梯度学习公式,并分析了该梯度算法对适定模型的有效性,然后将... 详细信息

针对传统盲信号分离方法通过估计分离矩阵实现盲信号分离难以同时适应适定、欠定和过定模型的问题,给出了一种新的方法,直接估计混叠矩阵实现盲分离.首先给出估计混叠矩阵的梯度学习公式,并分析了该梯度算法对适定模型的有效性,然后将它推广到过定混叠和欠定混叠模型,从而得到了一种适用于各种盲分离模型的混叠矩阵估计算法.仿真例子检验了所提出的算法在适定情形下与原有算法有类似的特性,而又可以同时适应过定和欠定模型.

关键词：盲信号分离自然梯度欠定混叠过定混叠适定混叠

盲信号分离在静止式中频电源故障分析中的应用

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电气传动 2013年第8期43卷 59-64页

作者：朱俊杰黄高明聂子玲马伟明吴延好海军工程大学舰船综合电力技术国防科技重点实验室湖北武汉430033 海军工程大学电子工程学院湖北武汉430033

针对静止式中频电源故障信号含有间谐波,传统的信号处理方法难以对其进行有效分析的问题,提出将最新的盲信号分离(BSS)运用于电源故障分析中。根据故障信号的特点,采用基于负熵的快速独立分量分析(FastI-CA)算法解决了混叠信号的盲分离... 详细信息

针对静止式中频电源故障信号含有间谐波,传统的信号处理方法难以对其进行有效分析的问题,提出将最新的盲信号分离(BSS)运用于电源故障分析中。根据故障信号的特点,采用基于负熵的快速独立分量分析(FastI-CA)算法解决了混叠信号的盲分离问题;采用主分量分析(PCA)进行预白化处理,减小噪声对分离精度的影响,再运用二阶盲辨识(SOBI)算法分离波动电压信号,得到各分离分量的频率估计。在此基础上通过求解超定方程组估算出故障信号分量幅值。仿真结果表明,FastICA和SOBI算法对中频电源故障信号分离的有效性和准确性。

关键词：静止式中频电源盲信号分离 FastICA算法 SOBI算法 PCA预白化

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盲信号分离和序贯滤波的SAR影像水体提取

计算机工程与应用 2011年第2期47卷 165-168页

作者：王栋陈映鹰秦平同济大学测量与国土信息工程系上海200092 中国水产科学研究院渔业资源遥感信息技术重点开放实验室上海200090 同济大学遥感空间信息技术研究中心上海200092 国家海洋局东海预报中心上海200082

采用一种新的基于盲信号分离(BSS)和序列非线性滤波方法实现多极化合成孔径雷达(SAR)影像相干斑噪声抑制和水体目标快速提取。SAR影像具有强烈乘性相干斑噪声,影像数据为非高斯分布,但其具体分布形式及参数难以获得。利用基于独立分量... 详细信息

采用一种新的基于盲信号分离(BSS)和序列非线性滤波方法实现多极化合成孔径雷达(SAR)影像相干斑噪声抑制和水体目标快速提取。SAR影像具有强烈乘性相干斑噪声,影像数据为非高斯分布,但其具体分布形式及参数难以获得。利用基于独立分量分析的盲信号分离方法,不需要知道SAR影像的具体分布,通过对数量化将相干斑噪声转化为与图像数据相互独立的加性噪声,从多极化SAR影像中自动分离出图像数据与相干斑噪声,并自动选择相干斑指数最小的分量为图像分量。针对SAR影像水体目标的亮度及形状分布特征,进一步采用序列非线性滤波处理,从分离出的图像分量中提取出水体目标。利用ENVI-SAT ASAR多极化影像进行了实验,结果表明该方法可以快速准确地提取多极化SAR影像中的水体目标。

关键词：极化合成孔径雷达影像水体目标自动识别盲信号分离序列非线性滤波

盲信号分离中基于四阶累积量的源信号个数估计

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西安石油大学学报（自然科学版） 2007年第5期22卷 107-110页

作者：金海红冶继民西安石油大学理学院陕西西安710065 西安电子科技大学理学院陕西西安710071

研究了盲信号分离中源信号个数小于观测信号个数情况下源信号个数的估计方法.分别就带噪声和不带噪声两种情形进行了研究.对不带噪声的情形,给出源信号个数的以概率1正确的估计.对带噪声情形,通过构造适当的四阶累积量矩阵,将源信号个... 详细信息

研究了盲信号分离中源信号个数小于观测信号个数情况下源信号个数的估计方法.分别就带噪声和不带噪声两种情形进行了研究.对不带噪声的情形,给出源信号个数的以概率1正确的估计.对带噪声情形,通过构造适当的四阶累积量矩阵,将源信号个数的估计问题转化成为四阶累积量矩阵有效秩的估计问题,利用矩阵的SVD分解方法给出了源信号个数的估计.最后,利用计算机仿真将本文提出的估计方法与已有的估计方法进行了比较,并对实验结果进行了分析.

关键词：盲信号分离四阶累积量矩阵有效秩 SVD分解

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基于广义相关系数的后非线性盲信号分离算法

控制与决策 2012年第10期27卷 1521-1526页

作者：张贤彪黄高明刘德志陶涛海军工程大学舰船综合电力技术国防科技重点实验室武汉430033 海军工程大学电子工程学院武汉430033

基于互信息最小化的独立性测度对各分离信号间的非线性相关度度量没有归一化的问题,提出一种基于广义相关系数的盲信号分离(BSS)算法.首先选取后非线性混叠模型(PNL)分析基于广义相关系数的独立性测度;然后采用Gram-Charlier扩展形式估... 详细信息

基于互信息最小化的独立性测度对各分离信号间的非线性相关度度量没有归一化的问题,提出一种基于广义相关系数的盲信号分离(BSS)算法.首先选取后非线性混叠模型(PNL)分析基于广义相关系数的独立性测度;然后采用Gram-Charlier扩展形式估计输出参数并获取评价几率函数,结合最陡下降法求得分离矩阵和参数化可逆非线性映射的算法迭代公式.仿真结果表明,采用所提出的算法能够定量分析各分离信号间的非线性相关程度,有效分离后非线性混叠信号.

关键词：后非线性混叠盲信号分离广义相关系数互信息

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广义高斯混合模型的自适应盲信号分离

电子设计工程 2023年第14期31卷 167-172页

作者：马诚谢蓉蓉李云红陈锦妮史含驰西安工程大学电子信息学院陕西西安710048

针对传统盲信号分离算法中信号概率密度函数计算速度慢、计算效果一般等问题,提出一种广义高斯混合模型的自适应盲信号分离算法。该算法根据信号拖尾特性的不同,自适应地选取t分布与广义高斯模型,分别估计重拖尾信号和轻拖尾信号的概率... 详细信息

针对传统盲信号分离算法中信号概率密度函数计算速度慢、计算效果一般等问题,提出一种广义高斯混合模型的自适应盲信号分离算法。该算法根据信号拖尾特性的不同,自适应地选取t分布与广义高斯模型,分别估计重拖尾信号和轻拖尾信号的概率密度函数,通过建立峭度和形状因子的查找表得到不同信号评价函数的估计值,并对亚高斯信号和超高斯信号的混合信号进行有效分离。实验结果表明,该算法能对传统算法难以分离的重拖尾与轻拖尾混合信号进行快速有效的分离,具有较好的分离效果。

关键词：盲信号分离评价函数概率密度函数最小互信息

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基于时间可预测性的差分搜索盲信号分离算法

通信学报 2014年第6期35卷 117-125页

作者：陈雷张立毅郭艳菊黄勇梁静毅天津商业大学信息工程学院天津300134 天津大学精密仪器与光电子工程学院天津300072 河北工业大学信息工程学院天津300401

针对基于仿生智能优化的盲信号分离算法计算量偏大的问题,提出了一种新的基于差分搜索的盲信号分离算法。采用信号在时间上的可预测性度量作为目标函数,使用差分搜索算法对目标函数进行优化求解。利用去相关消源方法从混合信号中去除每... 详细信息

针对基于仿生智能优化的盲信号分离算法计算量偏大的问题,提出了一种新的基于差分搜索的盲信号分离算法。采用信号在时间上的可预测性度量作为目标函数,使用差分搜索算法对目标函数进行优化求解。利用去相关消源方法从混合信号中去除每次分离出的源信号成分,通过逐次分离最终实现对所有源信号的成功恢复。仿真实验表明,所提算法可以有效实现对混合信号的盲分离。与其他算法相比,该算法在保证了更高分离精度的同时,具有更低的运算量。

关键词：盲信号分离时间可预测性差分搜索算法消源