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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。
盲源分离算法的分类
盲源分离（Blind Source Separation, BSS）算法是一类用于提取混合信号中各自独立源信号的技术，常见分类包括：
1. 独立成分分析（Independent Component Analysis, ICA）：通过最大化源信号统计独立性来分离信号，常用于处理非高斯信号。
2. 主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）及相关方法：用于线性相关的信号分离，侧重于最大化信号方差。
3. 第二阶盲信号分离（Second-order Blind Identification, SOBI）：利用信号的二次统计特性，如互协方差矩阵和时间延迟来分离源。
4. 时空盲源分离（Spatial and Temporal Blind Source Separation）：针对多通道信号，结合空间布局信息和时间动态特征进行分离。
5. 基于深度学习的盲源分离：利用神经网络模型从混合信号中学习分离映射关系。
每种方法都有其适用范围和优势，选择合适的方法取决于信号特性及应用场景。
所提出的方法对实现稳定分布噪声的信号盲分离效果很好,并具有良好的韧性。
参110617436基于输出过采样的II R信道迫零盲均衡刊,中/陈芳炯//电子学报.2006,34(3).441444(E)本文提出一种新的针对单输入单输出I IR信道的盲均衡算法。
首先通过对信道输出的过采样建立特殊的多信道模型。
对多信道模型的输出应用线性预测,证明了预测误差只包含多信道模型冲激响应在每一个时隙的参数,并给出最佳线性预测器的长度。
通过预测误差的协方差矩阵可以求解该冲激响应参数。
基于该参数可构造出不同时延的迫零均衡器。
仿真结果显示了本文算法的有效性。
参70617437基于四阶累积量对角切片的短波自适应通信信号检测刊,中/柯宏发//电子学报.2006,34(3).419 423(E)短波自适应通信信号的检测是现代电子战信号处理的一个重要研究课题,本文提出了基于四阶累积量对角切片的短波自适应通信信号检测方法。
文章推导了有限长度信号四阶累积量对角切片的分段估计方法,分析了其渐进性能,分析表明该估计方法降低了估计方差;论文介绍了信号检测原理,借助于计算机仿真研究了高斯白噪声和色噪声及不同信噪比下不同检测方法的性能。
仿真对比结果验证了该方法的有效性。
参81213信号处理、分析与设计0617438一种宽范围的最大似然载波频率同步算法刊,中/李静//系统工程与电子技术.2006,28(3).369371 (E)0617439空时频分组码的设计和GLRT解码算法刊,中/宋高俊//系统工程与电子技术.2006,28(3).363 365,388(E)0617440利用修正Cyclic MUSIC算法估计循环平稳信号的到达角刊,中/杨延光//系统工程与电子技术.2006, 28(3).355358(E)0617441适用于非同步采样的相位差准确测量方法刊,中/吴静//电网技术.2006,30(7).7376(L)0617442基于最小熵的音频信号高频重建刊,中/白晓亮//电声技术.2006,(2).3740(L)音频信号的有损压缩编码为实现高的压缩比,往往会将高频部分删除,这样势必导致音质下降。
二、四阶组合时延统计量多乐器盲分离关欣;李锵;郭继昌;滕建辅【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2010(46)30【摘要】为改善有噪条件下多轨复调音乐乐器分离算法性能,引入了度量乐器时间序列能量非平稳性的四阶累积量,提出了一种二、四阶组合时延统计量复调音乐乐器盲分离算法.首先根据四阶累积量函数,得到使全局混合矩阵与加性噪声正交的线性变换.对经线性变换预处理后的多轨音乐数据利用二、四阶组合时延统计量,估计出混合矩阵和源乐器信号.仿真实验证明,这组时延统计量乐器分离法较二阶统计量算法能够更精确地分离出复调音乐中的源乐器,尤其适于低信噪比情况.【总页数】4页(P121-124)【作者】关欣;李锵;郭继昌;滕建辅【作者单位】天津大学,电信学院,天津,300072;天津大学,电信学院,天津,300072;天津大学,电信学院,天津,300072;天津大学,电信学院,天津,300072【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.内蒙古林西地区上二叠统—中三叠统沉积序列的碎屑锆石记录及对古亚洲洋(东段)闭合时间的制约 [J], 朱俊宾;和政军2.西藏措勤盆地保吉地区上二叠统—下三叠统木纠错组显微荧光特征及油气勘探建议 [J], 何继富;侯召硕;李东泽;纪占胜;武桂春;刘景彦;孙倩;石秋圆;李浩;刘振宇;郭安臣3.黑龙江东部延兴盆地下白垩统城子河组沉积时期古环境恢复 [J], 杨绪海;郭巍;张佳音;李文强;侯筱煜;刘帅4.云南会泽寒武系第二统第四阶沧浪铺组三叶虫化石特征 [J], 任玥; 时国; 乔丹; 张兆阳; 陶菁; 王亚东5."非延音类乐器"与"延音类乐器"的音色转化在当代管弦乐中的运用——以于京君配器版《图画展览会》为例 [J], 郑偌妍因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
单通道时频混叠通信信号盲分离研究通信信号的盲分离是盲信号处理研究领域的一个重要方向,在通信信号侦测、无线频谱检测和管理等方面有重要应用价值。
随着无线通信技术的快速发展和广泛应用,频谱资源日益紧张,电磁环境日趋复杂,在非协作接收通信信号的环境下,单个天线接收到多个多个通信信号的情况越来越普遍,这给通信信号处理和信息获取带来了挑战。
由于单通道接收到多个通信信号往往是在时频、频域上是互相重叠的,传统的时域或者频域滤波方法无法分离此类信号,因此对此类信号的盲分离或者盲提取方法进行研究具有重要的理论意义和实际应用价值。
本论文的工作主要着重于研究适合实际应用的单通道时频混叠通信信号的盲分离方法和实现算法。
首先研究了单通道混合通信信号的调制识别和信号个数估计问题,该问题是后续信号分离的基础；然后,针对同符号率数字通信信号混合和不同符号率数字通信信号混合两种信号混叠方式,分别进行盲分离算法的研究。
主要工作及贡献如下：1)提出了一种基于循环频率检测的单信道多信号调制识别和信号个数估计方法。
针对单信道同时接收到多个时频重叠的数字通信信号的应用场景,通过分析数字调制信号的二阶和四阶循环累积量的循环频率特性和结构特征,利用不同调制信号的循环频率特征差异,实现了对分量信号调制方式的识别和信号个数估计,其不需要知道各分量信号个数、功率、载频、符号率及定时等先验信息,具有很好的实用性。
同时,研究了对分量信号的频偏和符号率的精确估计方法,其基本思想是将符号率和载频估计问题近似为正弦信号的频率估计问题,利用内插法对基于谱线的符号率和载频估计值进行修正,显著地提高了估计精度。
2)针对单信道接收两路时频混叠通信信号的场景,提出了两种不同的时延估计方法。
首先,在成形滤波器和信道衰落已知的条件下,通过循环统计量得到时延估计的闭式解：其次,在成形滤波器和信道衰落未知条件下,利用两组循环自相关函数,构建关于时延参数的线性方程组,通过解线性方程组获得两个信号时延的闭式解；最后,分析了的时延估计的克拉美罗界。
基于累积量的盲分离算法的稳定性分析
刘燕青;李志舜;王惠刚;钱刚
【期刊名称】《系统工程与电子技术》
【年(卷),期】2003(025)011
【摘要】Nguye-Thi和Jutten提出了几种在卷积混合情况下基于四阶互累积量的信号盲分离算法.对这些算法的稳定性进行了分析研究,主要分析算法1和算法2的稳定性.计算机仿真实验结果表明,算法1不稳定,不能正确收敛到正确的分离矩阵,只有算法2有较好的稳定性.
【总页数】3页(P1424-1426)
【作者】刘燕青;李志舜;王惠刚;钱刚
【作者单位】西北工业大学航海工程学院,陕西,西安,710072;西北工业大学航海工程学院,陕西,西安,710072;西北工业大学航海工程学院,陕西,西安,710072;西北工业大学航海工程学院,陕西,西安,710072
【正文语种】中文
【中图分类】TN911.7
【相关文献】
1.基于四阶累积量联合对角化盲分离算法的波束净化方法 [J], 綦敦浩;章新华;范文涛;刘俊星;张本辉
2.一种改进的基于高阶累积量的语音盲分离算法 [J], 苏野平;何量;杨荣震;朱小刚
3.基于四阶累积量的稳健的通信信号盲分离算法 [J], 付卫红;杨小牛;刘乃安
4.基于四阶累积量和简化粒子群的盲分离算法 [J], 崔晓佳;付强;王娜娜
5.基于规范高阶累积量的盲分离算法 [J], 傅予力;沈轶;谢胜利
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未知源信号个数盲信号分离的半参数统计方法
金海红;冶继民
【期刊名称】《西安电子科技大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2003(030)006
【摘要】将半参数统计模型引入源信号个数未知的盲分离中,给出了源信号个数(其值n不大于观测信号的个数m)未知,混合矩阵列满秩时,盲分离半参数统计模型的估计函数,得到了由此估计函数给出的半参数统计学习算法.由于分离模型的任一分离点都是该算法的平衡点,比已有算法有更好收敛稳定性.通过计算机仿真验证了半参数统计学习算法的有效性和良好的收敛稳定性.
【总页数】6页(P844-848,852)
【作者】金海红;冶继民
【作者单位】西安石油大学,理学院,陕西,西安,710065;西安电子科技大学,雷达信号处理国家重点实验室,陕西,西安,710071
【正文语种】中文
【中图分类】TN911.23
【相关文献】
1.盲信号分离中基于四阶累积量的源信号个数估计 [J], 金海红;冶继民
2.超定盲信号分离的半参数统计方法 [J], 冶继民;张贤达;金海红
3.源信号数目未知的自然梯度盲信号分离算法 [J], 邵莲莲
4.基于递阶遗传算法的未知源信号个数盲信号分离 [J], 陈卫东;舒柏(蚬)
5.未知信源个数的自适应盲信号分离算法 [J], 贠亚男;许明圣
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JADE盲源分离算法应用于雷达抗主瓣干扰技术王文涛;张剑云;刘兴华;李磊【摘要】压制干扰信号从主瓣进入雷达接收机，会严重影响雷达的性能。
通常的副瓣抗干扰技术难以奏效。
首先给出了盲源分离技术（BSS）应用于雷达抗主瓣干扰的基本条件和信号模型，并预估计信号源数目。
在此基础上应用基于四阶累积量的特征矩阵近似联合对角化（JADE）盲分离算法分离接收到的主瓣干扰混合信号，并脉压找出目标信号。
最后仿真比较了JADE在不同干扰环境中的抗主瓣干扰效果，仿真结果表明了算法良好的抗干扰性能。
%If the suppress jamming pour into the mainlobe of radar receiver,it would severely degenerate the performance of radar. The common ECCM measures of sidelobe have no effect. In this paper,the basic requirements and the signal model of anti-mainlobe-Jamming based on blind source separation algorithm are given first of all,especially the signal source number been estimated in advance. Then the BSS algorithm is used based on joint approximation diagonalization of eigen matrices to separate the mixed signal of mainlobe-Jamming,and the target signal is found out by applying the pulse compression technique. Finally,detailed simulation and acquired different jamming suppression results in different interference signals environment is finished,which has proved the satisfactory validity of JADEin the radar anti-mainlobe-jamming.【期刊名称】《火力与指挥控制》【年(卷),期】2015(000)009【总页数】5页(P104-108)【关键词】盲源分离;抗主瓣干扰;JADE;脉压【作者】王文涛;张剑云;刘兴华;李磊【作者单位】电子工程学院，合肥 230037;电子工程学院，合肥 230037;电子工程学院，合肥 230037;电子工程学院，合肥 230037【正文语种】中文【中图分类】TN972现代电子战中，千方百计提高雷达的抗干扰性能已成为雷达设计者所面临的严峻任务。
改进的FastICA算法研究张杰;刘辉;欧伦伟【摘要】独立分量分析是目前盲源分离算法中最常用的一种方法，其中快速独立分量分析（FastICA）以其收敛速度快而被广泛应用，但FastICA对初始值的选择比较敏感，而且在使用牛顿迭代法时，每迭代一步都需要计算一次函数值和一次导数值，当函数比较复杂时，计算它的导数值往往不方便，用单点弦截法进行迭代，将最速下降法与单点弦截法结合，在保证分离效果的同时使FastICA的迭代次数减少，同时使计算式更加简洁，而且减小了对初始值的敏感性，仿真实验验证了其有效性。
%Independent Component Analysis(ICA)is the blind source separation algorithm which is one of the most com-monly used methods. And the Fast Independent Component Analysis(FastICA)with its convergence speed is widely used. But FastICA is sensitive to the choice of initial value, and in the use of Newton iterative method, each iteration step is needed to calculate a function value and a derivative value. When the function is more complex, computing its derivatives is often not convenient. This paper uses the single point string section method to iterate. Combining the steepest descent method with the single point string section method, while ensuring the separation effect, it makes FastICA iterative times reduce. At the same time it makes the calculation type more concise, and reduces the sensitivity to the initial value.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2014(000)006【总页数】4页(P210-212,218)【关键词】Fast独立分量分析(ICA);牛顿法;弦截法;最速下降法;负熵【作者】张杰;刘辉;欧伦伟【作者单位】湖南师范大学物理与信息科学学院，长沙 410081;湖南师范大学物理与信息科学学院，长沙 410081;湖南师范大学物理与信息科学学院，长沙410081【正文语种】中文【中图分类】TN911.7独立分量分析（Independent Component Analysis，ICA）[1]是为解决盲信号分离而逐渐发展起来的，近些年成为信号处理和数据分析的有力工具。
中图分类号:T N97111 文献标志码:A 文章编号:C N51-1694(2008)02-0001-05收稿日期:2007-11-29;修回日期:2007-12-30作者简介:陈锡明(1970-),男,高级工程师,博士;黄硕翼(1983-),男,硕士研究生。
盲源分离综述———问题、原理和方法陈锡明,黄硕翼(信息综合控制国家重点实验室,成都610036)摘要:盲源分离,是从观测到的混合信号中恢复不可观测的源信号的问题。
作为阵列信号处理的一种新技术,近几年来受到广泛关注。
文章按源信号不同的混合方式,将盲源分离问题分为三种类型:线性瞬时混合、线性卷积混合和非线性混合,综述了它们各自分离的原理和方法,并结合国内外的研究现状,对未来的发展作出了展望。
关键词:盲源分离;独立分量分析B lind Source Separation :Problem ,Principle and MethodCHE N X i 2ming ,HUANG Shuo 2yi(National In formation C ontrol Lab oratory ,Chengdu 610036,China )Abstract :Blind source separation is to recover unobserved source signals from observed mixtures.As a new technology of array signal processing ,it has attracted wide attention.Blind source separation is classified into three types :linear instantaneous mixtures ,linear conv olutional mixtures ,and nonlinear mixtures ,as per different mixture methods.And a survey is presented on separation principles and methods of each type.The prospect of future development is given too.K ey w ords :blind source separation ;independent com ponent analysis (ICA )1 引言盲源分离(BSS )是信号处理领域的一个基本问题,是根据观测到的信号来分离或恢复出未知源信号的过程。
二、四阶组合时延统计量多乐器盲分离关欣;李锵;郭继昌;滕建辅【摘要】为改善有噪条件下多轨复调音乐乐器分离算法性能,引入了度量乐器时间序列能量非平稳性的四阶累积量,提出了一种二、四阶组合时延统计量复调音乐乐器盲分离算法.首先根据四阶累积量函数,得到使全局混合矩阵与加性噪声正交的线性变换.对经线性变换预处理后的多轨音乐数据利用二、四阶组合时延统计量,估计出混合矩阵和源乐器信号.仿真实验证明,这组时延统计量乐器分离法较二阶统计量算法能够更精确地分离出复调音乐中的源乐器,尤其适于低信噪比情况.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2010(046)030【总页数】4页(P121-124)【关键词】时延四阶累积量;乐器盲分离;时延自相关函数;稳健正交化【作者】关欣;李锵;郭继昌;滕建辅【作者单位】天津大学,电信学院,天津,300072;天津大学,电信学院,天津,300072;天津大学,电信学院,天津,300072;天津大学,电信学院,天津,300072【正文语种】中文【中图分类】TP391音乐尤其是复调音乐中不同乐器演奏内容的分离是一个极具挑战的研究课题。
不同乐器演奏同一音乐作品，不同声部之间具有相对的独立性，但又以一个旋律为主，演奏主旋律的乐器，在音色和力度上会被加以必要的强调，使之更为鲜明。
而辅旋律乐器在音色和力度上不能喧宾夺主，又需清晰可辨，尤其演奏同一音高时，具有相同的基音频率，不同乐器之间的区分只能利用泛音的组成和结构不同的音色差别，这些复杂的修饰关系，使得乐器演奏内容的分离变得异常困难。
然而，对乐器演奏内容的正确分离，却是进一步进行音乐作品主旋律识别、乐谱识别、基于内容音乐信息检索与分类等研究工作的基础。
现存音乐大部分源自专业录音室，消音条件比较理想，因此可以忽略音乐信号的远场反射及回声，认为各乐器信号均直接到达拾音器。
通过调整拾音器阵列与乐器之间的空间位置关系，可以减小近场时间延时。
