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利用DBSCAN和概率密度估计的欠定盲源分离混合矩阵估计

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信号处理 2023年第4期39卷 708-718页

作者：张宇杨淇善贾懋珅北京工业大学信息学部北京100124

针对欠定盲源分离中混合矩阵估计精度不佳的问题,本文提出了一种结合带噪声的基于密度的空间聚类(combining density-based spatial clustering of application with noise,DBSCAN)和概率密度估计的混合矩阵估计算法。首先,通过向量转... 详细信息

针对欠定盲源分离中混合矩阵估计精度不佳的问题,本文提出了一种结合带噪声的基于密度的空间聚类(combining density-based spatial clustering of application with noise,DBSCAN)和概率密度估计的混合矩阵估计算法。首先,通过向量转换方式获得单声源时频点检测准则,并基于此准则从混合信号中检测出单声源点。其次,利用基于密度的空间聚类算法对单声源点进行聚类,由此估计出声源个数以及各类别所属的单声源点。再次,利用概率密度估计获得各类别的聚类中心,并构成混合矩阵。所提混合矩阵估计方法不需要提前设定声源个数,并且避免了由于数据分布不均所造成的聚类效果差的问题。最后,采用压缩感知技术实现源信号恢复,从而从混合信号中分离出各个声源信号。实验结果表明,本文所提的混合矩阵估计方法在声源个数未知的情况下,能够准确估计出混合矩阵;并且分离出的信号具有较高的质量。

关键词：带噪声的基于密度的空间聚类概率密度估计混合矩阵估计欠定盲源分离

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一种最大密度检测欠定混合矩阵估计算法

西安电子科技大学学报 2019年第1期46卷 106-111页

作者：王川川曾勇虎付卫红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 西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室陕西西安710071

针对源数未知条件下欠定盲源分离混合矩阵估计问题,提出了最大密度检测混合矩阵估计算法。在观测信号稀疏表示的基础上,首先对观测信号进行预处理;然后寻找观测信号的最大密度点;接着在此基础上确定有效样本点集合,再聚类得到辐射源数... 详细信息

针对源数未知条件下欠定盲源分离混合矩阵估计问题,提出了最大密度检测混合矩阵估计算法。在观测信号稀疏表示的基础上,首先对观测信号进行预处理;然后寻找观测信号的最大密度点;接着在此基础上确定有效样本点集合,再聚类得到辐射源数和混合矩阵。为验证算法的有效性,在时频单源点检测法和小波变换法下开展了仿真实验。结果表明,所提出算法的源数和混合矩阵估计效果优于参考算法,计算复杂度远低于参考算法。进一步实验表明,所提出算法对于正定、超定和欠定盲源分离混合矩阵的估计都具有较好的适用性。

关键词：欠定盲源分离稀疏表示最大密度检测法源数估计混合矩阵估计

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基于方向密度检测与霍夫变换的混合矩阵估计

北京理工大学学报 2016年第11期36卷 1188-1193页

作者：孙洁娣李玉霞温江涛闫盛楠燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004 燕山大学河北省测试计量技术及仪器重点实验室河北秦皇岛066004

针对欠定盲源分离混合矩阵的估计问题,提出一种基于局部方向密度检测的孤立时频点处理与霍夫变换相结合的混合矩阵估计算法.首先通过变换域单源时频点处理增强信号的稀疏性,对散点图中的方向直线进行霍夫变换,通过判断局部极大值点确定... 详细信息

针对欠定盲源分离混合矩阵的估计问题,提出一种基于局部方向密度检测的孤立时频点处理与霍夫变换相结合的混合矩阵估计算法.首先通过变换域单源时频点处理增强信号的稀疏性,对散点图中的方向直线进行霍夫变换,通过判断局部极大值点确定源信号数量并估计混合矩阵.针对霍夫变换易出现的峰值簇拥问题,提出采用局部方向密度检测方法先判别并去除孤立时频点,之后再进行霍夫变换,提高了混合矩阵的估计精度.实验结果表明本文所提出的方法能够在未知源信号数量情况下实现混合矩阵估计,且估计精度高于K-means等常用方法.

关键词：欠定盲源分离混合矩阵估计霍夫变换局部方向密度孤立时频点

基于信号时频域聚集性的欠定盲分离混合矩阵估计方法

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北京理工大学学报 2016年第7期36卷 733-738页

作者：温江涛赵倩云孙洁娣燕山大学河北省测试计量技术及仪器重点实验室河北秦皇岛066004 燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004

为解决欠定盲分离中混合矩阵估计问题,通过研究观测信号在时频域的线性聚集特性,提出一种基于时频域线性聚集程度差异的混合矩阵估计方法,并着重研究在信号线性聚集程度较弱情况下对混合矩阵的估计.首先,利用观测信号或其时频域中相应... 详细信息

为解决欠定盲分离中混合矩阵估计问题,通过研究观测信号在时频域的线性聚集特性,提出一种基于时频域线性聚集程度差异的混合矩阵估计方法,并着重研究在信号线性聚集程度较弱情况下对混合矩阵的估计.首先,利用观测信号或其时频域中相应变换系数的比值分布衡量信号线性聚集程度;其次,采用优化初始中心的K-均值聚类算法估计混合矩阵.该算法降低了对信号稀疏性的要求,并且可以较高精度地估计出混合矩阵.仿真实验结果表明该方法具有可行性和有效性.

关键词：欠定盲源分离混合矩阵估计线性聚集性改进K-均值聚类

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一种改进的欠定混合矩阵估计算法

华中科技大学学报（自然科学版） 2016年第8期44卷 71-74页

作者：付卫红杨帅熊超刘乃安西安电子科技大学ISN国家重点实验室陕西西安710071

针对欠定盲源分离中混合矩阵的估计问题,以及现有算法大多存在复杂度高、估计精度低的缺陷,在分析K-Plane算法的基础上,提出了一种改进的欠定混合矩阵估计算法——IK-Plane(improved K-Plane)算法.IK-Plane算法通过最优化方法,计算与所... 详细信息

针对欠定盲源分离中混合矩阵的估计问题,以及现有算法大多存在复杂度高、估计精度低的缺陷,在分析K-Plane算法的基础上,提出了一种改进的欠定混合矩阵估计算法——IK-Plane(improved K-Plane)算法.IK-Plane算法通过最优化方法,计算与所有观测信号的内积和最小的向量,并将该向量作为新的法向量,改进了法向量的更新方法,从而改善了算法的时间复杂度及估计精度.实验结果表明:相对于K-Plane算法,IKPlane算法在提高估计精度的同时,能够显著地降低算法的时间复杂度.

关键词：欠定盲源分离混合矩阵估计信号处理 K-Plane算法 IK-Plane算法

基于方向性模糊C-means与K-means的混合矩阵估计方法

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信号处理 2021年第7期37卷 1295-1303页

作者：黄宇扬初萍廖斌深圳大学广东省智能信息处理重点实验室广东深圳518060

在信源数目未知的欠定盲源分离问题中,精确地估计混合矩阵是具有挑战性的问题。针对现有方法在病态条件下(某些混合向量的方向接近)不能准确估计信源数目、易受离群点干扰的不足,提出了一种基于方向性模糊C-means与K-means的混合矩阵估... 详细信息

在信源数目未知的欠定盲源分离问题中,精确地估计混合矩阵是具有挑战性的问题。针对现有方法在病态条件下(某些混合向量的方向接近)不能准确估计信源数目、易受离群点干扰的不足,提出了一种基于方向性模糊C-means与K-means的混合矩阵估计方法。该方法首先通过方向性模糊C-means对观测信号进行预聚类,通过预聚类可以实现:1)根据聚类有效性指标值的收敛点确定信源数目;2)根据隶属度矩阵排除离群点;3)确定K-means的初始聚类点。最后使用K-means并利用预聚类确定的信源数目及初始聚类点实现混合矩阵估计。仿真结果表明提出的方法具有更优的混合矩阵估计性能。

关键词：盲源分离混合矩阵估计聚类方向性模糊C-means K-means

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欠定盲分离时变混合矩阵的估计

电子科技大学学报 2015年第4期44卷 508-512页

作者：付卫红李爱丽黄坤马丽芬严新杨博西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室西安710071 航天恒星科技有限公司北京海淀区100086

针对欠定盲分离中时变混合矩阵的估计问题,在稀疏域二维最小偏差角算法的基础上,提出了一种改进的欠定盲分离时变混合矩阵估计算法。该算法通过判断原始阵各列上是否都有观测点聚集和聚集在原始阵上的观测点以外的点的聚集方向,来检测... 详细信息

针对欠定盲分离中时变混合矩阵的估计问题,在稀疏域二维最小偏差角算法的基础上,提出了一种改进的欠定盲分离时变混合矩阵估计算法。该算法通过判断原始阵各列上是否都有观测点聚集和聚集在原始阵上的观测点以外的点的聚集方向,来检测变化时刻;并利用基于点密度大区域检测算法估计混合矩阵。改进算法对于混合矩阵发生某些列增加、消失和变化时均能检测出变化,并且在大幅提高变化时刻检测概率和混合矩阵估计精度的同时,降低了复杂度。实验仿真结果表明,在20 d B信噪比时,混合矩阵估计精度提高了60%以上。

关键词：盲源分离混合矩阵估计信号处理时变欠定

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基于改进K-均值聚类的欠定混合矩阵盲估计

系统工程与电子技术 2014年第11期36卷 2143-2148页

作者：付卫红马丽芬李爱丽西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室陕西西安710071

在源信号个数未知条件下,提出一种基于改进K-均值聚类的欠定混合矩阵盲估计方法。该方法首先计算观测信号在单位半超球面上投影点的密度参数,然后去掉低密度投影点,并从高密度投影点中选取初始聚类中心,最后对剩余投影点进行聚类,根据Da... 详细信息

在源信号个数未知条件下,提出一种基于改进K-均值聚类的欠定混合矩阵盲估计方法。该方法首先计算观测信号在单位半超球面上投影点的密度参数,然后去掉低密度投影点,并从高密度投影点中选取初始聚类中心,最后对剩余投影点进行聚类,根据Davies-Bouldin指标估计源信号个数,并估计出混合矩阵。仿真结果表明,该方法的复杂度低,其运行时间仅为拉普拉斯势函数法的1%-3%;该方法的源信号个数估计正确率远高于鲁棒竞争聚类算法,当信噪比高于13dB时,该方法源信号个数估计正确率大于96.6%,且混合矩阵估计误差较小。该方法在信噪比较高时,可降低对源信号稀疏度的要求。

关键词：混合矩阵估计 Davies-Bouldin指标密度参数改进K-均值聚类

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密度空间与密度峰值聚类的欠定混合矩阵估计

数据采集与处理 2019年第5期34卷 819-830页

作者：何选森何帆广州商学院信息技术与工程学院广州511363 湖南大学信息科学与工程学院长沙410082 北京理工大学管理与经济学院北京100081

针对欠定盲源分离问题,提出了增强信号稀疏性的方法,并把具有噪声的基于密度空间聚类与寻找密度峰值聚类相结合用于估计混合矩阵。首先,把时域观测信号变换成时频域的稀疏信号,通过单源点检测突出信号的线性聚类特性,并采用镜像映射将... 详细信息

针对欠定盲源分离问题,提出了增强信号稀疏性的方法,并把具有噪声的基于密度空间聚类与寻找密度峰值聚类相结合用于估计混合矩阵。首先,把时域观测信号变换成时频域的稀疏信号,通过单源点检测突出信号的线性聚类特性,并采用镜像映射将线性聚类转变成致密聚类以便于进行密度基的聚类分析;然后,利用密度空间聚类搜寻密集数据堆中高密度的点和与之相应的邻域,以自动形成聚类簇的数量和初步聚类中心;最后,把获得的聚类数量作为密度峰值聚类的输入参数,在数据簇的范围内搜索其密度峰值以实现对聚类中心位置的进一步修正。以上方法不仅可提高混合矩阵的估计精度,而且估计量具有较高的一致性。

关键词：欠定盲源分离混合矩阵估计单源点检测镜像映射空间聚类密度峰值