第9章 盲信号处理

第九章第六节人的视觉和听觉习题1. 人的视力是如何实现的？人的视力主要是通过眼睛来实现的。

当光线进入眼睛时，它首先通过角膜，然后通过瞳孔进入眼球的晶状体，经过晶状体的屈光作用，光线汇聚在视网膜上形成倒置的像。

视网膜上有许多感光神经细胞，其中视锥细胞和视杆细胞是其中的两种。

视锥细胞能够感受明亮的光线和颜色，而视杆细胞则专门感受光线的亮度变化。

这些细胞的信号经过神经元的传递，最终到达视觉皮层，形成我们所看到的图像。

2. 什么是色盲？色盲是指不能正常分辨颜色的视觉缺陷。

这种缺陷通常是由于视锥细胞数量不足或功能畸变引起的。

最常见的色盲类型是红绿色盲，这种情况下患者不能区分红色和绿色。

少部分人还可能会患有蓝黄色盲，即不能区分蓝色和黄色。

色盲在日常生活中通常不会带来太多影响，但如果从事需要精确色彩识别的职业，如绘画、设计等，色盲则可能会对工作带来困难。

3. 人的听力是如何实现的？人的听力主要是通过耳朵来实现的。

当声音进入耳朵时，它首先通过外耳道达到鼓膜，鼓膜会振动并将振动传递到中耳传导系统，包括三个骨头：锤骨、砧骨和镫骨。

这些骨头的振动会使内耳中的耳蜗内部的液体产生波动，导致听觉神经的兴奋。

这些信号最终到达大脑负责处理声音的区域。

4. 什么是听力损失？听力损失是指不能正常听到声音的听力缺陷。

它可以是由一系列原因引起的，如遗传因素、年龄、暴露于嘈杂环境、感染等。

听力损失的程度从轻微到严重不一，对患者的日常生活造成不同程度的影响。

在医学上，听力损失可以通过教育、药物治疗、助听器和手术等不同方式进行治疗。

5. 什么是听觉注意力？听觉注意力是指在嘈杂环境中，集中注意力将声音分离出来的能力。

在嘈杂的环境下，人类的耳朵可以听到许多声音，这些声音可以同时到达听觉皮层。

听觉注意力使人类能够在复杂的声音环境中辨别出感兴趣的声音。

听觉注意力可以通过锻炼和练习来提高，如在嘈杂的环境下人们可以练习提高听觉注意力。

6. 什么是听觉遮蔽？听觉遮蔽是一种听觉效应，当一个声源延迟与另一个声源的时间非常短时，人类的听觉系统会将两个声源视为一个声源。

盲信号处理中的信号分离与盲降噪算法研究在信号处理领域，盲信号处理是一种重要的技术，它可以从混合信号中提取出各个独立成分信号，从而实现信号的分离与降噪。

信号分离和盲降噪算法是盲信号处理中的核心问题，本文将探讨盲信号处理中的信号分离与盲降噪算法的研究。

信号分离是指将混合在一起的多个信号分离开，使得每个信号可以独立地被处理。

这在很多领域都有重要的应用，比如语音识别、音频处理、图像处理等。

其中，音频处理是一个典型的例子，当多个说话者同时说话时，将各个说话者的声音分离开来对于提高语音识别的准确性非常重要。

盲信号处理中的信号分离问题通常采用独立成分分析（Independent Component Analysis，ICA）方法进行研究。

ICA假设混合信号是由一组独立的源信号经过线性混合而成，通过对观测信号进行统计独立性分析，可以将其分解成独立的源信号。

ICA在信号分离、盲源分离等问题上具有较好的性能与效果。

除了信号分离外，盲信号处理中的盲降噪算法也是一个重要的研究内容。

在实际应用中，信号往往会受到噪声的干扰，降噪处理是一项非常必要的工作。

盲降噪算法的目标是估计出信号的干净版本而不需要知道噪声的统计特性，这对于实际应用中噪声统计特性未知的情况非常有用。

在盲降噪算法中，有一种常用的方法叫做盲源分离与盲降噪（Blind Source Separation and Blind Denoising，BSS-BD）。

该方法通过对观测信号进行统计分析，估计出信号的统计特性，然后利用这些估计出的统计特性对混合信号进行分离与降噪。

BSS-BD方法在语音信号处理、图像处理等领域都有很好的应用效果。

除了BSS-BD方法外，还有许多其他的盲降噪算法，比如盲源分离与卷积降噪（Blind Source Separation and Convolutive Denoising，BSS-CD）、盲信号分离与稀疏降噪（Blind Signal Separation and Sparse Denoising，BSS-SD）等。

2004-10-632004-10-62004-10-6Where is the phase?Channel 12004-10-6channel 22004-10-6channel 32004-10-6Same Amplitude2004-10-6Different Phasechannel 12004-10-6Channel 22004-10-6channel 32004-10-6Same Auto-correlation2004-10-6Different TOM(Channel1)2004-10-6Different TOM(Channel 2)2004-10-6Different TOM(Channel 3)2004-10-6Amplitude of TOM2004-10-6Phase of TOM (Channel 1)2004-10-6Phase of TOM (Wavelet2)2004-10-6Phase of TOM (Wavelet3)2004-10-6Same cross-correlationDifferent TOCMTOCM of x1 and x2TOCM of y1 and y22004-10-6222004-10-6232004-10-6242004-10-6252004-10-6262004-10-6高阶统计量和二阶统计量对于非高斯信号，仅用二阶统计量来描述是不够的，因为其高阶统计量并不为零。

信道估计中，信道的二阶统计量丢失了相位信息，而高阶统计量保留了相位信息。

高阶统计量高阶矩高阶累计量高阶矩谱高阶累计量谱2004-10-62004-10-6312004-10-632高阶矩和高阶累计量关系高阶矩2004-10-634 2004-10-6352004-10-62004-10-6372004-10-6确定性信号的高阶谱2004-10-62004-10-6422004-10-6432004-10-6442004-10-645累计量投影性质2004-10-647三阶累计量支撑域信道的阶数决定其高阶累计量的支撑域。

盲信号处理简介盲信号处理是一种信号处理技术，用于从未知信号中提取有用的信息，而无需先对信号进行先验模型假设或知识。

它在许多领域中都有广泛的应用，包括通信、图像处理和信号分析等。

盲信号处理的基本原理盲信号处理的基本原理是通过对未知信号进行适当的变换，将其转化为已知的形式，从而可以利用已有的信号处理技术进行进一步分析或处理。

常用的盲信号处理方法包括独立成分分析（ICA）、盲源分离（BSS）和盲降噪等。

独立成分分析（ICA）独立成分分析是一种用于从多个相互混合的信号中恢复原始信号的方法。

它基于统计模型假设，将混合信号看作多个相互独立成分的线性加权和。

通过寻找一个线性变换，使得变换后的信号趋于相互独立，从而可以分离出原始信号。

ICA广泛应用于语音分离、图像分离和脑电图分析等领域。

在语音分离中，ICA可以将多个说话者的混合音频信号分离出来，实现单独的语音信号提取。

盲源分离（BSS）盲源分离是一种用于从混合信号中分离出各个源信号的方法。

与ICA类似，盲源分离也是通过对混合信号进行适当的变换，使得各个源信号能够被分离出来。

不同的是，盲源分离不需要假设源信号之间的独立性，只需要假设它们之间的统计特性不同。

盲源分离广泛应用于音频信号处理、图像分析和信号源检测等领域。

在音频信号处理中，盲源分离可以将多个乐器的混音音频信号分离出来，实现对每个乐器的单独处理。

盲降噪盲降噪是一种用于从含噪信号中提取出原始信号的方法。

它常用于信号增强和去噪等应用场景。

盲降噪不需要事先知道噪声的统计特性，而是通过估计信号和噪声之间的相关性，将噪声部分从含噪信号中减去，从而得到清晰的原始信号。

盲降噪主要应用于语音识别、图像增强和音频修复等领域。

在语音识别中，盲降噪可以去除背景噪声，提高语音识别的准确率。

盲信号处理的应用盲信号处理在许多领域中都有广泛的应用。

通信在通信领域，盲信号处理可以用于信道均衡和多用户检测等。

通过对接收到的信号进行盲源分离或盲降噪，可以提高信号的质量和可靠性，从而改善通信系统的性能。

盲分离研究背景与数学模型简介：盲信号分离是当前信号处理领域最热门的技术之一。

由于其重要的理论价值和广泛的应用前景 ,盲信号分离在近 20 年引起了广泛的重视和研究。

盲信号分离起源于鸡尾酒会议问题 ,即在很多人同时说话的情况下(通常包含噪声),怎样从多个声音采集设备(如麦克风)采集到的声音信号中分离出所需要的各个说话者的声音?在这个过程中,各个信号源未知,信号混叠参数即传输信道的先验知识也未知,因此我们称这个过程是“盲”的。

目前,以盲信号分离为核心的盲信号处理技术已经成为重要的研究课题,并在许多领域,特别是在语音信号分离与识别、生物信号(如脑电图、心电图)处理、雷达、声纳、遥感、通信系统、噪声控制等领域,吸引了大量的研究和重视。

盲信号分离：是指在不知道源信号和传输信道特性的情况下,从一个传感器阵列的输出信号(也叫观测信号,混叠信号)中分离或估计出源信号的波形。

目标是如何最大化分离信号的独立性。

观测数据：是一组传感器的输出,其中每个传感器接收到的是源信号的不同混合。

源信号混合方式：有线性和非线性两种方式。

当混叠模型为非线性时,一般很难从混叠数据中恢复源信号,除非对信号和混叠模型有进一步的先验知识。

线性模型有三种：（1)线性瞬时混叠(2)延迟无回声混叠(3)回声混叠1，线性瞬时混叠模型：目前主要采用的工具是稀疏成分分析。

2，延迟无回声混叠模型：即每个传感器仅接收到每个源一次。

由于传输距离的远近及传输介质的影响，源信号到达每个传感器的时刻可能并不是同时的。

3，回声混叠：各个传感器不仅直接接收到每个源信号,而且还接收到每个源信号的回声信号。

根据混叠方式对盲信号分离进行分类：如果根据传感器个数M 和源信号个数N 来分类,则把M > N称为超定模型,M = N为适定模型,M < N称为欠定模型。

欠定模型比适定模型和超定模型更难求解。

对适定或者超定模型,只要能够估计出混叠矩阵,就能恢复源信号。

●按照未知信号源的混合形式，可以将盲处理分为线性混合和非线性混合两种类型，其中线性混合包括瞬时混合和卷积混合。

摘要：盲信号处理是当前信号处理领域重要技术之一。

从独立成分分析（ICA ）技术方面阐述了盲源分离的基本原理，然后又着重讲解了FastICA 算法。

通过Matlab 编程实现了对图像的混合及盲源分离。

关键词：盲信号 BSS FastICA在信号处理中经常会遇到如何从一组未知随机信号经过以混合系统得到的观察信号中恢复或者提取出原始信号，如果恢复过程中没有混合系统和原始信号的先验知识，就称该过程为盲源分离。

盲分离在多个说话人同时讲话的语音环境中（所谓的鸡尾酒问题），通常每个麦克风接收到是多个说话者的混合声音，如何仅仅从话筒接收到的语音信号中分离出所需要的说话者的声音?盲分离问题的研究内容大体上可以划分为瞬时线性混叠盲分离、卷积混叠盲分离，非线性混叠盲分离以及盲分离的应用四部分。

当混叠模型为非线性时，很难从混叠数据中恢复源信号， 除非对信号和混叠模型有进一步的先验知识。

到目前为止，在大多数的研究中，讨论得最多的是瞬时线性混叠盲分离和卷积混叠盲分离。

盲信号具有以下特征：1. 不确定性。

各个源信号的传播路径、频率、幅度和时效性均具有不确定性。

2. 可分离性。

由于各个源信号满足相互独立性，最多只有一个高斯信号，故可以解混合矩阵，即盲信号可分离。

由于已有的大多数盲分离算法都假设信号源的各个分量是均值是为零的随机变量，所以为了使实际的盲信号分离问题能够符合算法提出的假设，在对混合信号分离之前要实现信号的零均值化预处理。

信号零均值处理方法：设x 为均值不为零的随机变量，令x =x-E(x)代替x 就可以了。

其中，E （x ）为样本的算术平均。

假如X （t ）=（X 1(t)X2(t)····Xn(t) T )，t=1，2···n ，为随即变量x 的n 个样本，则用下式去除样本的均值：x i=xi （t ）-（1/n ）)(1∑=ni i t x i=1，2，3，···n另外在实际中，信号在传输接收中混合信号的各个分量之间难免有一些相关成分，这时零均值x 的协方根矩阵}{T xx E Rxx 不是对角阵。

盲均衡的技术原理和应用1. 简介盲均衡是数字通信系统中的一项关键技术，通过自适应信号处理算法，对传输信号进行均衡，以提高系统的性能和可靠性。

本文将介绍盲均衡的技术原理和应用。

2. 盲均衡的基本原理在数字通信系统中，信号在传输过程中会受到多径效应、噪声等干扰，导致信号失真。

盲均衡的目标是通过估计通道响应和信号信息，恢复出原始信号的准确性，以保证可靠的数据传输。

盲均衡的基本原理包括两个关键步骤：盲估计通道响应和盲均衡滤波。

2.1 盲估计通道响应盲估计通道响应是指在没有已知参考信号的情况下，利用观测到的接收信号进行通道响应的估计。

常用的盲估计算法包括高阶统计方法、最小均方差等。

高阶统计方法通过观测信号的高阶统计特性，如高阶累积量或高阶谱密度，来估计通道响应。

最小均方差方法通过最小化接收信号与估计信号之间的均方误差，得到最优的通道响应估计。

2.2 盲均衡滤波盲均衡滤波是指根据估计的通道响应，对接收信号进行滤波，以消除信号失真。

盲均衡滤波可以采用线性滤波器或者非线性滤波器。

线性滤波器根据估计的通道响应，设计合适的滤波器系数，对接收信号进行线性滤波，消除多径效应和噪声等干扰。

非线性滤波器则通过非线性映射的方式对接收信号进行滤波，以更好地恢复信号的准确性。

3. 盲均衡的应用3.1 无线通信系统中的盲均衡在无线通信系统中，由于多径效应等干扰的存在，盲均衡技术能够有效地提高系统的抗干扰能力和数据传输质量。

盲均衡广泛应用于无线通信系统中的调制解调、信道编解码等关键模块。

3.2 光通信系统中的盲均衡在光通信系统中，由于光纤传输的特性，信号在传输过程中也会受到多径效应等影响，盲均衡技术可以提高光通信系统的性能和可靠性。

盲均衡在光通信系统中的应用包括光传输模块、光调制解调器等关键组件。

3.3 音频信号处理中的盲均衡在音频信号处理领域，盲均衡技术被广泛应用于语音增强、音频编解码等领域。

通过盲均衡技术，可以有效降噪、提升语音质量等。

课程设计任务书学生姓名：毛丽娟专业班级：通信0906指导教师：黄铮工作单位：信息工程学院题目: 语音信号的盲分离初始条件①matlab软件②盲信号处理知识要求完成的主要任务:根据盲信号分离原理，用matlab采集两路以上的语音信号，选择合适的混合矩阵生成若干混合信号。

选取合适的盲信号分离算法（如独立成分分析ICA等）进行训练学习，求出分离矩阵和分离后的语音信号。

设计要求（1）用matlab做出采样之后语音信号的时域和频域波形图（2）选择合适的混合矩阵，得到混合信号，并做出其时域波形和频谱图（3）采用混合声音信号进行训练学习，求出分离矩阵，编写出相应的确matlab 代码。

（4）用求出的分离矩阵从混合信号中分离出原语音信号，并画出各分离信号的时域波形和频谱图。

（5）对结果进行对比分析。

时间安排第17周，仿真设计第18周，完成（答辩，提交报告，演示）指导教师签名：年月日系主任（或责任教师）签名：年月日目录摘要 (3)Abstract (4)1 语音信号 (5)1.1 语音特性分析 (5)1.2 语音信号的基本特征 (6)2 盲信号处理 (8)2.1 盲信号处理的概述 (8)2.1.1 盲信号处理的基本概念 (8)2.1.2 盲信号处理的方法和分类 (9)2.1.3 盲信号处理技术的研究应用 (9)2.2 盲源分离法 (10)2.2.1 盲源分离技术 (10)2.2.2 盲分离算法实现 (10)2.3 独立成分分析 (11)2.3.1 独立成分分析的定义 (11)2.3.2 ICA的基本原理 (13)3 语音信号盲分离的实现 (15)3.1 盲信号分离的三种算法 (15)3.1.1 二阶盲辨识（SOBI） (15)3.1.2 FastICA算法 (15)3.1.3 CICA算法 (16)3.2 不同算法的分离性能比较 (17)3.3 FastlCA的算法仿真及结果分析 (17)4 结论 (22)5 参考文献 (23)附录 (24)摘要语音信号盲分离处理的含义是指利用BSS技术对麦克风检测到的一段语音信号进行处理。

第九章经典最优化方法9.1 最优化的基本概念最优化方法是一门古老而又年青的学科。

这门学科的源头可以追溯到17世纪法国数学家拉格朗日关于一个函数在一组等式约束条件下的极值问题（求解多元函数极值的Lagrange乘数法）。

19世纪柯西引入了最速下降法求解非线性规划问题。

直到20世纪三、四十年代最优化理论的研究才出现了重大进展，1939年前苏联的康托洛维奇提出了解决产品下料和运输问题的线性规划方法；1947年美国的丹奇格提出了求解线性规划的单纯形法，极大地推动了线性规划理论的发展。

非线性规划理论的开创性工作是在1951年由库恩和塔克完成的，他们给出了非线性规划的最优性条件。

随着计算机技术的发展，各种最优化算法应运而生。

比较著名的有DFP和BFGS无约束变尺度法、HP广义乘子法和WHP约束变尺度法。

最优化问题本质是一个求极值问题，几乎所有类型的优化问题都可概括为如下模型：给定一个集合（可行集）和该集合上的一个函数（目标函数），要计算此函数在集合上的极值。

通常，人们按照可行集的性质对优化问题分类：如果可行集中的元素是有限的，则归结为“组合优化”或“网络规划”，如图论中最短路、最小费用最大流等；如果可行集是有限维空间中的一个连续子集，则归结为“线性或非线性规划”；如果可行集中的元素是依赖时间的决策序列，则归结为“动态规划”；如果可行集是无穷维空间中的连续子集，则归结为“最优控制”。

线性规划与非线性规划是最优化方法中最基本、最重要的两类问题。

一般来说，各优化分支有其相应的应用领域。

线性规划、网络规划、动态规划通常用于管理与决策科学；最优控制常用于控制工程；非线性规划更多地用于工程优化设计。

前面提到的算法是最优化的基本方法，它们简单易行，对于性态优良的一般函数，优化效果较好。

但这些经典的方法是以传统微积分为基础的，不可避免地带有某种局限性，主要表现为：①大多数传统优化方法仅能计算目标函数的局部最优点，不能保证找到全局最优解。

盲分离研究背景与数学模型简介：盲信号分离是当前信号处理领域最热门的技术之一。

由于其重要的理论价值和广泛的应用前景 ,盲信号分离在近 20 年引起了广泛的重视和研究。

盲信号分离起源于鸡尾酒会议问题 ,即在很多人同时说话的情况下(通常包含噪声),怎样从多个声音采集设备(如麦克风)采集到的声音信号中分离出所需要的各个说话者的声音?在这个过程中,各个信号源未知,信号混叠参数即传输信道的先验知识也未知,因此我们称这个过程是“盲”的。

目前,以盲信号分离为核心的盲信号处理技术已经成为重要的研究课题,并在许多领域,特别是在语音信号分离与识别、生物信号(如脑电图、心电图)处理、雷达、声纳、遥感、通信系统、噪声控制等领域,吸引了大量的研究和重视。

盲信号分离：是指在不知道源信号和传输信道特性的情况下,从一个传感器阵列的输出信号(也叫观测信号,混叠信号)中分离或估计出源信号的波形。

目标是如何最大化分离信号的独立性。

观测数据：是一组传感器的输出,其中每个传感器接收到的是源信号的不同混合。

源信号混合方式：有线性和非线性两种方式。

当混叠模型为非线性时,一般很难从混叠数据中恢复源信号,除非对信号和混叠模型有进一步的先验知识。

线性模型有三种：（1)线性瞬时混叠(2)延迟无回声混叠(3)回声混叠1，线性瞬时混叠模型：目前主要采用的工具是稀疏成分分析。

2，延迟无回声混叠模型：即每个传感器仅接收到每个源一次。

由于传输距离的远近及传输介质的影响，源信号到达每个传感器的时刻可能并不是同时的。

3，回声混叠：各个传感器不仅直接接收到每个源信号,而且还接收到每个源信号的回声信号。

根据混叠方式对盲信号分离进行分类：如果根据传感器个数M 和源信号个数N 来分类,则把M > N称为超定模型,M = N为适定模型,M < N称为欠定模型。

欠定模型比适定模型和超定模型更难求解。

对适定或者超定模型,只要能够估计出混叠矩阵,就能恢复源信号。

●按照未知信号源的混合形式，可以将盲处理分为线性混合和非线性混合两种类型，其中线性混合包括瞬时混合和卷积混合。

盲信号处理（Blind Signal Processing）是一种处理信号的方法，不依赖于关于信号和噪声统计信息的先验知识。

盲信号处理技术主要用于信号分离、信号检测和信号估计等场景。

盲信号处理的一些主要技术分类如下：
1. 盲源分离（Blind Source Separation, BSS）：是从混合信号中分离出原始信号的技术，包括独立成分分析（Independent Component Analysis, ICA）和主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）等。

2. 盲均衡（Blind Equalization）：是一种消除或减小信道畸变的方法，只依赖于接收信号的统计特性。

常用算法有零引导（Zero Forcing）和最小均方误差（Minimum Mean Square Error, MMSE）等。

3. 盲信道估计（Blind Channel Estimation）：是在缺乏信道输入输出直接观测的情况下，使用接收信号的统计特性来估计信道参数。

这种方法在无线通信系统中尤为重要。

4. 盲多径消除（Blind Multi-path Fading Elimination）：是一种在缺乏信道状态信息的情况下，消除或减小多径效应的方法。

这种技术可以提高无线通信系统的性能。

5. 盲检测（Blind Detection）：是在没有关于信号和噪声统计信息的先验知识的情况下，实现信号检测和识别的技术。

这种方法在通信和雷达系统中具有广泛的应用。

上述技术只是盲信号处理的几个主要类别。

这些技术通常涉及复杂数学模型和算法，并在无线通信、音频处理、图像处理、生物医学信号处理等多个领域有广泛应用。

盲信号分离=盲源分离BSS Blind Signal/Source SeparationHerault、Jutten 1985从多个观测到的混合信号中分析出没有观测的原始信号。

观测到的混合信号来自多个传感器的输出，且传感器的输出信号线性不相关。

文献：盲信号分离技术研究与算法综述_周治宇、陈豪1.盲信号分离的“盲”是什么意思？已知原信号和传输通道的先验知识时，通过滤波器的信号处理能够在一定程度上完成信号分离的任务。

但是在没有原信号和传输通道的先验知识时，上述通过滤波的信号处理方法无法完成信号分离的任务，必须通过盲信号分离技术来解决。

“盲”是指（1）原始信号并不知道；（2）对于信号混合的方式也不知道。

也就是仅根据观测到的混合信号估计源信号。

2.什么是“信号分离”？是信号处理中的一个基本问题。

从接收到的混合信号（感兴趣信号+干扰+噪声）中分别分离或恢复出原始信号。

各种时域滤波器、频域滤波器、空域滤波器或码域滤波器都可以看作是一种信号分离器，完成信号分离任务。

3.盲信号分离如何实现的？独立分量分析ICA Independent Component Analysis是为了解决盲信号分离问题而逐渐发展起来的一种新技术，是目前主要采用的方法。

将接收到的混合信号按照统计独立的原则通过优化算法分解为若干独立分量，这些独立分量作为源信号的一种近似估计。

4.盲信号分离结果存在两个不确定性分离结果排列顺序不确定、分离结果幅度不确定。

由于要传送的信息往往包含在信号波形中, 因此这两个不确定性并不影响在实际中的应用。

5.目前主要应用领域目前盲信号处理技术已经在生物医学信号处理、语音信号处理、雷达信号分选、电子侦察、数字波束形成、无线通信、地震信号处理、机械故障诊断、图像处理、数字水印、人脸识别和金融数据分析等领域得到了广泛应用。

独立分量分析ICA Independent Component Analysis一种有效的对高阶数据进行分析的方法不仅可以处理非高斯信号（？），而且可以用于解决非线性、非稳态信号的问题分析，在特征提取方面有着独特的优点和广阔的前景。