检索结果-南通市图书馆

改进的在线自然语音卷积混合信号时域盲分离方法

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数据采集与处理 2007年第2期22卷 138-143页

作者：鲁晓丹张立明复旦大学电子工程系上海200433

针对语音信号所具有的非平稳性和时域相关性,提出了一种新的卷积混合语音信号盲分离的在线时域算法。该算法通过利用分块处理方法和带遗忘因子更新的非完备约束条件及其推广,对于许多已有在线算法中存在的由于目标源数目随时间不断变化... 详细信息

针对语音信号所具有的非平稳性和时域相关性,提出了一种新的卷积混合语音信号盲分离的在线时域算法。该算法通过利用分块处理方法和带遗忘因子更新的非完备约束条件及其推广,对于许多已有在线算法中存在的由于目标源数目随时间不断变化而产生的不稳定性问题,以及语音信号时域相关性而导致的恢复信号失真问题进行了改进,最后通过仿真,结果表明,本文方法可以有效地处理语音卷积信号的在线盲分离问题,同时在源数目变化时算法的鲁棒性较好。

关键词：信号盲分离非平稳特性时域相关性自然梯度法

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具有约束学习速率的频域盲均衡算法

电子学报 2005年第4期33卷 762-765页

作者：沈希忠许海翔史习智上海交通大学振动冲击噪声国家重点实验室

多通道的盲均衡在语音分离、去混响、通信、信号处理和控制等领域具有广泛的应用,本文基于二阶统计量在频域重新构造评价函数,为避免得到平凡解在评价函数中额外引入了一项不可简约多项式的描述.然后,应用自然梯度法导出盲均衡算法,为... 详细信息

多通道的盲均衡在语音分离、去混响、通信、信号处理和控制等领域具有广泛的应用,本文基于二阶统计量在频域重新构造评价函数,为避免得到平凡解在评价函数中额外引入了一项不可简约多项式的描述.然后,应用自然梯度法导出盲均衡算法,为了确保算法收敛,同时给出迭代收敛条件,并将它用来约束学习速率.仿真实验表明,该算法能够分离可均衡的有限冲激响应系统,从而证实了该算法的有效性.

关键词：盲均衡评价函数自然梯度法学习速率

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一种水声多途信号的快速盲解卷积算法

数据采集与处理 2009年第2期24卷 134-139页

作者：张之猛刘晨晨刘伯胜田宝晶哈尔滨工程大学水声技术国防科技重点实验室哈尔滨150001 石家庄铁道学院计算机与信息工程分院石家庄050043

为解决时域和频域盲解卷积算法在时延长的情况下计算量大、不适于水声信道的实时计算问题,本文研究了一种基于二阶统计量的时域与频域相结合的快速盲解卷积算法。该算法首先对接收数据进行分段,段内数据进行分块处理,并给出一个新的在... 详细信息

为解决时域和频域盲解卷积算法在时延长的情况下计算量大、不适于水声信道的实时计算问题,本文研究了一种基于二阶统计量的时域与频域相结合的快速盲解卷积算法。该算法首先对接收数据进行分段,段内数据进行分块处理,并给出一个新的在宽带情况下的代价函数表达范式;然后采用自然梯度法调整自适应权矩阵,进行块内数据离线、段间数据在线更新的自适应滤波,以获得源信号的估计。仿真结果表明,该方法结合了宽带和窄带算法的优点,对于线性卷积混合的接收数据取得了很好的分离效果,且计算量小,更适于在实时信号处理中应用。

关键词：多途信道盲解卷积自适应滤波自然梯度法

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源数估计对于独立分量分析算法的影响分析

电光与控制 2017年第8期24卷 96-100页

作者：王川川许佳奇王福志曾勇虎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

研究了源数估计对于独立分量分析算法的影响。对于正定模型,当估计源数少于真实源数时,模型变为超定模型,采用自然梯度法开展仿真实验;当估计源数多于真实源数时,模型变为欠定模型,采用基于时频单源点检测的混合矩阵估计算法和子空间表... 详细信息

研究了源数估计对于独立分量分析算法的影响。对于正定模型,当估计源数少于真实源数时,模型变为超定模型,采用自然梯度法开展仿真实验;当估计源数多于真实源数时,模型变为欠定模型,采用基于时频单源点检测的混合矩阵估计算法和子空间表示信号恢复算法开展仿真实验。实验结果表明,在满足一定信噪比的条件下,对于正定模型超定化问题,通常有数目等于估计源数的源信号能够成功分离;对于正定模型欠定化问题,通常所有源信号都能正确分离,只是分离信号中出现了1个或多个源信号的拷贝,可以通过检测分离信号的相关性,对拷贝信号进行剔除或合并,对分离效果无影响。研究结论对于独立分量分析算法的应用具有一定参考价值。

关键词：信号处理独立分量分析源数估计自然梯度法单源点检测法子空间表示法

基于小波降噪和盲源分离算法的信号分离方法研究

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电光与控制 2017年第7期24卷 7-11页

作者：王川川曾勇虎赵明洋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

针对含噪情况下的盲源分离问题,将小波降噪方法引入盲源分离模型之中,对两种小波降噪与盲源分离算法结合的信号分离方法,即预降噪+盲源分离,以及预降噪+盲源分离+后降噪,从理论上进行了原理与特点分析,并通过数值仿真比较了不同信噪比... 详细信息

针对含噪情况下的盲源分离问题,将小波降噪方法引入盲源分离模型之中,对两种小波降噪与盲源分离算法结合的信号分离方法,即预降噪+盲源分离,以及预降噪+盲源分离+后降噪,从理论上进行了原理与特点分析,并通过数值仿真比较了不同信噪比情况下两种方法对于混合信号的分离效果。仿真表明,采用小波降噪与盲源分离结合的信号分离方法,相比于单纯采用盲源分离算法,能够大大提高信号的分离效果;预降噪+盲源分离+后降噪的信号分离方法比采用预降噪+盲源分离的信号分离方法效果普遍提高。

关键词：小波降噪盲源分离自然梯度法等变自适应分解相似系数

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独立成分分析改进算法与仿真研究

独立成分分析改进算法与仿真研究

作者：赵峰大连交通大学

学位级别：硕士

独立成分分析(ICA)是一种新兴的数据处理与分析方法,可以把它看作是主成分分析(PCA)的一种扩展,是信号处理领域的一个研究热点。它在先验知识极少的情况下,以非高斯源信号为研究对象,仅从源信号的混合信号中恢复或提取出既统计独立又具... 详细信息

独立成分分析(ICA)是一种新兴的数据处理与分析方法,可以把它看作是主成分分析(PCA)的一种扩展,是信号处理领域的一个研究热点。它在先验知识极少的情况下,以非高斯源信号为研究对象,仅从源信号的混合信号中恢复或提取出既统计独立又具有非高斯性的源信号,即能够较好的分离出隐藏在混合信号中的独立的源信号。正是由于其良好的分离性能,所以在语音信号,数据挖掘,金融数据分析,图像处理,远程通信等方面都有着非常重要的应用,其理论和算法也逐渐受到国际信号处理界的广泛关注。近年来独立成分分析得到了长足的发展,但是还有许多问题需要进一步的完善,其中包括如何提高算法的性能,更好的应用到实际中。本文着重介绍了目前比较流行的两种独立成分分析算法：快速独立成分分析算法(FastICA)和自然梯度法,并对这两种方法进行改进,提出了两种新的独立成分分析算法,并利用仿真的实验结果进一步验证了改进算法的有效性。本文的主要工作如下： 1.详细介绍了基于负熵的快速独立成分分析算法(FastICA),给出了一种五阶收敛的牛顿迭代法,并在此基础上给出了一种独立成分分析的改进算法,最后利用图像分离和信号分离两组仿真实验把该算法与FastICA进行比较,验证改进算法的有效性。 2.阐述了独立成分分析的自然梯度算法,引入了对称与非对称的广‘义高斯模型,并利用这两种模型来改进评分函数,得到了改进的自然梯度法。利用信号分离的仿真实验把该算法与独立成分分析的自然梯度法进行比较,来验证改进算法的有效性。

关键词：独立成分分析非高斯性快速独立成分分析算法自然梯度法

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数字通信信号的盲源分离技术研究

数字通信信号的盲源分离技术研究

作者：李婷西安电子科技大学

学位级别：硕士

在无线通信领域，尤其是在军事通信领域，传感器接收到的感兴趣的信号往往夹杂着无线信道的噪声和其他的干扰信号，如果已知源信号的特征和信道模型，我们可以很容易的对接收信号进行处理，滤噪，得到有用的信号。然而在很多情况下源信... 详细信息

在无线通信领域，尤其是在军事通信领域，传感器接收到的感兴趣的信号往往夹杂着无线信道的噪声和其他的干扰信号，如果已知源信号的特征和信道模型，我们可以很容易的对接收信号进行处理，滤噪，得到有用的信号。然而在很多情况下源信号的信息和信道模型是无法获得的，传统的信号处理技术则表现出明显的不足，信号的盲源分离技术在解决该不足体现出了极大的优势。本文从盲源分离的基础知识入手，比较详细的介绍了几种常见的盲源分离算法，包括正定和欠定两种情况，对算法进行了推导并仿真证明了其有效性。由于实际情况无法知道源信号的个数，因此很难准确的设置接收传感器的个数使之满足正定盲分离的条件。欠定盲分离能够解决该问题，然而现阶段的欠定盲源分离算法大多都是基于源信号的稀疏特性，而通信信号通常不具备稀疏性。因此考虑用单通道盲源分离来解决通信信号的盲分离问题。从而文章又讨论单通道盲源分离的算法研究，并提出了一种改进的基于过采样的单通道盲源分离算法，通过过采样将单通道盲源分离转化成多通道盲源分离，对过采样的信号进行采样点重组，利用增加的冗余来提高算法性能，然后利用多通道盲源分离算法对重组的信号进行分离，实现了2个BPSK信号的盲分离。为了实现MPSK(M>=4)的盲分离，本文又提出了另一种基于希尔伯特变换的单通盲源分离算法，首先对观测信号进行希尔伯特变换，然后利用上述算法，最后修改相应的判决规则，最终实现了2个MPSK信号的盲源分离。仿真证明上述两种算法能够得到很好的分离效果。

关键词：盲源分离单通道过采样信号重组希尔伯特变换 Fast-ICA算法自然梯度法

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基于曲率信息的受限玻尔兹曼机训练算法

基于曲率信息的受限玻尔兹曼机训练算法

作者：糜帅天津大学

学位级别：硕士

受限玻尔兹曼机是多种被广泛应用的深度学习模型的组成部分,如深度置信网络和深度玻尔兹曼机等。受限玻尔兹曼机的训练会因为病态问题而变得极度缓慢。可以运用二阶优化算法,如牛顿方法来解决病态问题。但是,由于受限玻尔兹曼机的非凸性... 详细信息

受限玻尔兹曼机是多种被广泛应用的深度学习模型的组成部分,如深度置信网络和深度玻尔兹曼机等。受限玻尔兹曼机的训练会因为病态问题而变得极度缓慢。可以运用二阶优化算法,如牛顿方法来解决病态问题。但是,由于受限玻尔兹曼机的非凸性,二阶优化算法无法应用于其训练过程。为了克服这一阻碍,本文提出运用迭代映射拟牛顿法训练受限玻尔兹曼机。本算法通过迭代执行不需要更新参数的采样步骤和能够保证凸性的子训练步骤来训练受限玻尔兹曼机。在子训练阶段,我们应用拟牛顿法来解决病态问题。进一步地,本文证明了在受限玻尔兹曼机的训练中,拟牛顿法是自然梯度法的近似方法。本文在仿真数据集和MNIST数据集上分别进行了一系列实验,实验结果显示迭代映射拟牛顿法实现了比传统的对比散度法更好的收敛。

关键词：受限玻尔兹曼机对比散度法牛顿方法自然梯度法

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基于差分进化的定位算法研究

基于差分进化的定位算法研究

作者：高颖山东理工大学

学位级别：硕士

物联网利用约定协议进行各种物体之间的信息传输以及交换,实现定位、智能辩识、追踪、管理等功能,被广泛应用在智慧工厂、智能机器人、精准农业等领域,而精确定位是物联网服务应用的关键。因此,开展物联网定位的相关研究,具有非常广泛... 详细信息

物联网利用约定协议进行各种物体之间的信息传输以及交换,实现定位、智能辩识、追踪、管理等功能,被广泛应用在智慧工厂、智能机器人、精准农业等领域,而精确定位是物联网服务应用的关键。因此,开展物联网定位的相关研究,具有非常广泛的应用价值和实际意义。物联网获得测距信息,建立定位方程,使用智能优化方法求解此方程,得到未知节点位置。智能优化求解算法中,差分进化定位算法相对简单,具有良好的搜索性能,得到广泛关注。但是它没有充分使用未知节点之间的距离信息,导致其定位性能的提高有限。因此需要对差分进化定位算法进行改进,改善其定位性能。本文针对这一问题展开研究,主要工作如下:(1)针对传统差分进化定位算法所用距离信息不全,导致其定位性能提高有限的问题,提出一种差分进化协同定位算法。首先,改进适应度函数,充分利用节点之间的距离信息,减少定位误差;接着,采用三边测量法产生良好的初始种群,保证差分进化协同定位算法具有良好的定位性能;最后,引入莱维飞行方式,减少定位结果陷入局部最优的概率。通过仿真验证,差分进化协同定位算法可以降低测距误差对定位精度的影响,改善定位性能。(2)差分进化协同定位算法从任意位置出发,按照“优胜劣汰”的求解机制,以一定概率在定位区域中搜索目标位置,但是,该算法没有采用精密搜索方法,得到的定位结果还不够精确,需要迭代求解提高精度。针对此问题,提出一种基于自然梯度和差分进化协同的融合定位算法,将差分进化协同定位算法获得的位置作为迭代初始值,通过自然梯度进行迭代求解,提高定位结果的精度,同时自适应调整迭代步长,保证定位结果的收敛。仿真结果分析,该融合定位算法能提高定位结果的精度。(3)为检验定位算法的实际定位性能,利用MATLAB软件设计基于差分进化的定位平台。该定位平台包括定位界面和定位算法两部分,既使用户可以自定义定位参数,还可以调用实际测量数据,完成定位结果的计算,实现定位性能分析。

关键词：物联网差分进化协同定位莱维飞行自然梯度法