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基于欠定盲源分离算法的电磁信号分离研究

基于欠定盲源分离算法的电磁信号分离研究

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作者：邱鹏华中科技大学

学位级别：硕士

信息技术的快速发展,促进了各类电子信息系统的广泛应用,也导致了电磁环境日趋复杂。复杂的电磁环境使得电磁信号在传输过程中极易叠加上其他干扰信号,影响信息系统的正常工作。盲源分离可根据观测到的混合信号分离出各个源信号,进而提... 详细信息

信息技术的快速发展,促进了各类电子信息系统的广泛应用,也导致了电磁环境日趋复杂。复杂的电磁环境使得电磁信号在传输过程中极易叠加上其他干扰信号,影响信息系统的正常工作。盲源分离可根据观测到的混合信号分离出各个源信号,进而提取出有用信号,去除干扰信号的影响。观测信号数目少于源信号数目的欠定盲源分离问题是盲源分离研究中的难点,但因其更符合实际情况,因此具有较高的研究价值。本文以典型电磁信号为研究对象,对欠定盲源分离算法展开研究。本文首先介绍了欠定盲源分离理论及方法,然后采用基于稀疏分量分析的“两步法”将欠定盲源分离分为混合矩阵估计和源信号分离两个过程。在混合矩阵估计时,针对传统的K-means聚类算法的不足,提出了一种改进的算法,该算法通过离群点检测消除噪声点干扰,利用亲和传播聚类估计源信号数目和初始聚类中心,最后采用K-means算法估计出混合矩阵,仿真结果表明,该算法有效提高了混合矩阵估计精度,并具有更广的适用范围;在源信号分离阶段,引入压缩感知理论,建立欠定盲源分离系统的压缩感知模型,采用字典学习算法构建冗余字典,寻求源信号的稀疏表示,针对正交匹配追踪算法迭代次数多和数据利用率低的缺点,采用基于Dice系数的广义正交匹配追踪算法重构源信号,仿真结果表明,该重构算法能有效提高分离精度。最后,以本文算法为基础设计了电磁干扰辅助诊断系统,并在电波暗室中进行了晶振电路的辐射干扰发射实验,利用本文算法及系统,实现了辐射干扰信号的分离,并取得了较好的效果。

关键词：欠定盲源分离稀疏分量分析混合矩阵估计源信号分离压缩感知

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单通道声乐源信号分离方法研究

单通道声乐源信号分离方法研究

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作者：张勇大连理工大学

学位级别：硕士

盲源分离(Blind Source Separation, BSS)技术指未知混合过程和源信号的情况下从观测信号中分离出源信号的技术。随着盲源分离技术在最近十几年的发展,超定和适定盲源分离问题已经得到了很好的解决,当前的研究重点主要集中在欠定盲源分... 详细信息

盲源分离(Blind Source Separation, BSS)技术指未知混合过程和源信号的情况下从观测信号中分离出源信号的技术。随着盲源分离技术在最近十几年的发展,超定和适定盲源分离问题已经得到了很好的解决,当前的研究重点主要集中在欠定盲源分离问题上,其中单通道声乐源信号分离问题成为近年来研究的热点问题,单通道顾名思义就是只有一路观测信号,它由多路源信号混合而成。单通道声乐源信号分离在伴奏提取、基音提取、弦提取、歌词识别对齐等方面具有广泛的应用。本文主要研究单通道声乐源信号分离问题,具体任务就是将音乐中的歌声和伴奏分开。主要完成以下两方面工作：(1)结合非负张量分解(Nonnegative Tensor Factorization, NTF)技术和音乐伴奏的重复模式技术提出一种无监督的单通道声乐源信号分离方法。非负张量分解技术可以无监督的从单通道声乐混合信号中分离出歌声和音乐伴奏。重复模式提取技术利用音乐伴奏的周期性、自相似性即重复模式构成相应的重复模板,利用重复模板可以提取出混合信号中的周期性音乐伴奏。因此本文提出将非负张量分解技术和重复模式提取技术结合起来,利用音乐伴奏构成的重复模板提取非负张量分解每个分量信号中的重复伴奏,即可实现歌声和伴奏的分离。(2)在深入研究了深度递归神经网络(Deep Recurrent Neural Network, DRNN)模型的基础上,提出一种改进的、有监督的单通道声乐源信号分离方法。研究结果表明深度递归神经网络比深度神经网络能得到更好的结果,因此本文将深度递归神经网络应用到单通道声乐源信号分离当中,并用联合软模板训练深度递归神经网络,以进一步提高分离性能。为了改进声乐源信号分离的非相关性,通过改进区别训练的目标函数来提高整个神经网络的分离能力。微调学习速率可以使得网络避免局部极值,并加速收敛到全局极值,为了改进网络的泛化能力,通过自适应学习激活函数的参数,进一步提高了网络的分离能力。实验在MIR-1K数据库上进行。本文对所述两种方法做了大量仿真实验,并与已有算法进行了比较。实验结果表明,本文所提出的方法均取得了较理想的结果。

关键词：非负张量分解重复模式提取深度神经网络源信号分离

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