盲源分离综述

第17卷第14期2017年5月1671—1815(2017)14-0141-07科学技术与工程Science Technology and Engineering V ol. 17 No. 14 M ay 2017©2017 Sci. Tech. Engrg.电子技术、通信技术盲源分离技术研究与方法综述李振璧王康"姜媛媛(安徽理工大学电气与信息工程学院，淮南232001)摘要结合盲源分离的发展状况，叙述盲源分离技术三种基本分类$单通道、多通道盲源分离％线性、非线性盲源分离％正 定、超定和欠定盲源分离。

在此基础上，对近年来出现的各种盲源分离方法归类，并分析每类方法的原理，最后，结合海内外 研究近况，对现有存在的问题及将来发展做出了展望。

关键词盲源分离 分离矩阵 混合矩阵 综述中图法分类号T N911.7; 文献标志码A盲源分离是根据观测到的混合信号来恢复出未 知源信号的过程。

日常生活和科学研究中，信号往 往是混合的未知信号，这就要用到盲源分离技术。

盲源分离研究始于20世纪80年代，由于在故障检 测、信号处理等领域具有广泛应用前景，短短二十几 年间，盲源分离相关理论和实际应用都得到了快速 发展[1—6]，已成为信号处理领域的研究热点。

盲源 分离技术常见分类有&根据混合通道个数分为单通 道[7—10]和多通道[11，12]信号盲源分离;根据源信号混 合方式分为线性混合和非线性混合，线性混合又分 为卷积混合和瞬时混合，非线性混合可分为一般非 线性模型和后非线性混叠模型;根据源信号与观测 信号数目关系可分为欠定[13—16]、正定[17]和超定[18]盲源分离。

在此基础上，从矩阵角度出发，按照是否求解矩 阵将盲源分离技术分为矩阵法和直接法两大类，并 介绍各自详细分类及原理，最后对盲源分离技术现 存问题及将来发展做出了展望。

2016年11月23日收到国家自然科学基金(61401215)、(51604011)和安徽省高校优秀青年人才支持计划重点项目（g〇qZD2016082)资助 第一作者简介&李振璧（1959!)，男，教授，硕士研究生导师。

盲源分离
盲源分离是指在信号的理论模型和源信号无法精确获知的情况下,如何从混迭信号(观测信号)中分离出各源信号的过程。

盲源分离和盲辨识是盲信号处理的两大类型。

盲源分离的目的是求得源信号的最佳估计，盲辨识的目的是求得传输通道混合矩阵。

1 引言
盲源分离主要分为线性混叠和非线性混叠两种。

非线性混叠的主要有通过对线性模型的扩展和用自组织特征映射的方法[8]。

对于振动信号的盲分离，从2000年才开始受到重视[9]，并且研究的范围主要在旋转机械和故障诊断中。

2 盲源分离基本概念
盲源分离问题可用如下的混合方程来描述[4]：。

盲源分离什么是盲源分离盲源分离（Blind Source Separation，简称BSS）是一种在数字信号处理中使用的技术，用于从混合信号中分离出源信号。

它的目标是通过对混合信号的统计特性进行分析和处理，将信号分离成单独的源信号，而不需要了解混合信号的具体构成和混合过程。

盲源分离的应用领域盲源分离在许多领域都有着重要的应用，特别是在语音信号处理和音频信号处理方面。

下面是盲源分离的一些应用领域：语音分离在电话会议、语音识别和音频处理等应用中，我们常常需要将不同的说话者的声音进行分离。

盲源分离可以用于这些场景中，通过对混合语音信号进行处理，将不同的说话者的声音分离出来。

音乐分离当我们听一首音乐时，可能会有多个乐器同时演奏，而我们希望能够单独听到每个乐器的声音。

盲源分离可以帮助我们从混合音乐信号中分离出不同的乐器信号，让我们能够更好地欣赏音乐。

图像处理盲源分离也可以应用于图像处理领域。

在图像传感器获取到的图像中，可能存在多个物体的光照信号的叠加。

通过盲源分离技术，可以将不同物体的光照信号进行分离，获得更清晰的图像。

生物医学信号处理在生物医学领域，往往需要对不同的生理信号进行分析和处理。

而这些生理信号可能同时存在于一个混合信号中。

盲源分离可以帮助我们从混合信号中分离出不同的生理信号，以便更好地对其进行分析和处理。

盲源分离的方法盲源分离有多种方法，下面介绍几种常用的方法：独立成分分析（Independent Component Analysis，简称ICA）独立成分分析是一种基于统计特性的盲源分离方法。

它假设混合信号中的源信号是相互独立的，并尝试通过将混合信号经过线性变换，使得变换后的信号的分量之间相互独立。

因子分析（Factor Analysis）因子分析也是一种基于统计特性的盲源分离方法。

它假设混合信号是源信号的线性组合，并尝试从数据中推断出源信号和混合系数。

相关矩阵分解（Correlation Matrix Decomposition）相相关矩阵分解是一种非统计的盲源分离方法。

面向语音信号处理的盲源分离技术研究随着智能家居和人机交互技术的飞速发展，语音信号处理技术越来越成为人们关注的焦点。

不论是智能语音助手还是智能家居设备，如何将语音信号分离出需要的信息，成为了语音信号处理研究的重要问题之一。

而盲源分离技术，作为一种重要的语音信号处理方法，也因此备受关注。

1. 盲源分离技术的定义和基本思想盲源分离技术，是指在不知道原始数据和信号传输路径的情况下，对混合信号进行分离。

其基本思想是从一个混合信号收集到的多维数据中，分离出不同“源”之间的成分。

这些分离出的成分，分别对应原始信号中的各个部分。

2. 盲源分离技术的分类盲源分离技术根据不同的假设和方法，可以分为盲源分离、盲滤波和盲识别三种不同的技术。

2.1 盲源分离最常见的盲源分离技术是基于独立成分分析（ICA，Independent Component Analysis）的盲源分离方法。

该方法基于高斯分布下独立性假设，将多维混合信号转化为多个相互独立的信号。

该方法已经被广泛应用于语音信号处理、图像处理等领域。

2.2 盲滤波盲滤波技术基于混合信号在频域的特殊结构。

通过频域变换方法，将混合信号转化为子带信号，进而实现盲滤波。

常用的盲滤波方法包括频域盲信号分离（FBS），盲信号提取和筛选（BSS）等。

2.3 盲识别盲识别技术是将线性盲源分离方法和非线性盲源分离方法相结合。

该方法通常基于假设混合信号中各信号的概率密度函数已知，并通过改变盲源分离模型设计来实现盲源分离控制。

3. 盲源分离技术的应用盲源分离技术在语音信号处理、图像处理、雷达信号处理、生物医学等领域都有广泛的应用。

3.1 语音信号处理在语音信号处理方面，盲源分离技术被广泛用于语音信号的降噪、语音信号的分离和重构等方面。

对于语音信号的盲源分离，ICA 是目前应用最为广泛的方法之一。

在实际应用中，ICA 可用于语音信号的源自动分离，通过自适应学习算法来降低语音信号中的噪声。

3.2 图像处理在图像处理方面，盲源分离技术被广泛用于图像信号的分离和还原。

欠定盲源分离技术研究与算法综述阐述了欠定盲源分离的基本模型。

从单通道盲源分离和多通道欠定盲源分离角度出发，对算法进行归类，并介绍各类算法的原理与研究现状。

最后，对欠定盲源分离存在的问题和发展趋势进行了总结和展望。

标签：欠定盲源分离；单通道盲源分离；多通道欠定盲源分离1 引言盲源分离是指在源信号和传输通道过程未知的情况下，仅由观测信号恢复出源信号的过程。

“盲”主要包括两层意思：一是源信号未知；二是源信号的传输混合通道参数未知。

日常生活中，传感器所采集的通常都是混合信号，对信号处理产生干扰。

盲源分离能将多个混合信号分离出来，从中获取有用信息，具有实际运用价值。

盲源分离通常假设观测信号数目不小于源信号，但是实际生活中，受到种种条件限制，传感器安装较少，碰到的多数是欠定情况，因此，欠定盲源分离的研究在工程运用中更具有现实意义。

本文首先介绍了欠定盲源分离的基本模型，然后从单通道和多通道两个角度出发，结合国内外研究现状，对欠定盲源分离算法进行归类介绍。

最后针对目前存在的问题和发展进行总结和展望。

2 欠定盲源分离模型设源信号为s（t）=[s1（t），s2（t），…，sn（t）]，观测信号为x（t）=[x1（t），x2（t），…，xm（t）]，其中s1（t），s2（t），…，sn（t）为n个相互独立的源信号且他们的均值为零，x1（t），x2（t），…，xm（t）为m个观测信号，则混合模型可表示为：（1）其中A为混合矩阵，它是m×n列满秩矩阵，n（t）为m维具有可加性的高斯白噪声。

当m1，此时是单通道盲源分离；若m>2，即为多通道欠定盲源分离。

3 欠定盲源分离算法欠定盲源分离算法不同于传统算法，即使知道源信号的混合矩阵，也无法通过求逆矩阵的方法确定源信号。

因此，对于欠定盲源分离，不能通过线性算法来解决，只能通过非线性放法对源信号进行估计。

本文将欠定盲源分离分为单通道和多通道，从这两个角度对算法进行归纳总结。

《EMD及盲源分离在管道泄漏检测中的应用研究》篇一一、引言在现代化工业和城市基础设施中，管道系统起着至关重要的作用。

然而，由于多种原因（如老化、腐蚀、压力变化等），管道泄漏成为常见的安全问题。

因此，高效的管道泄漏检测方法至关重要。

近年来，EMD（经验模态分解）及盲源分离技术在信号处理领域展现出显著的应用潜力。

本文旨在探讨EMD及盲源分离技术在管道泄漏检测中的应用研究。

二、EMD及盲源分离技术概述1. EMD技术EMD是一种基于信号时频特性的处理方法，能够自适应地将非线性、非平稳信号分解为有限个固有模态函数（IMF）。

这些IMF代表了信号在不同时间尺度的局部特征，可以有效地提取出信号中的有用信息。

2. 盲源分离技术盲源分离技术是一种从混合信号中提取出原始信号的技术。

在管道泄漏检测中，由于泄漏信号往往与其他噪声信号混合在一起，盲源分离技术可以有效地分离出泄漏信号，从而提高检测的准确性。

三、EMD及盲源分离在管道泄漏检测中的应用1. 信号预处理在管道泄漏检测中，首先需要对采集到的信号进行预处理。

EMD技术可以对信号进行去噪、滤波等处理，提取出与泄漏相关的特征信息。

这些特征信息可以更好地反映管道的实际状况，为后续的泄漏检测提供基础。

2. 盲源分离经过预处理后的信号中仍然可能存在其他噪声信号与泄漏信号的混合。

此时，可以利用盲源分离技术对混合信号进行分离。

通过分析各个源信号的统计特性，可以有效地将泄漏信号从混合信号中提取出来。

3. 泄漏检测与定位通过EMD及盲源分离技术处理后的泄漏信号，可以进一步进行泄漏检测与定位。

根据泄漏信号的特性和变化规律，可以判断出管道是否存在泄漏，并确定泄漏的位置。

这种方法具有较高的准确性和可靠性，可以有效地提高管道泄漏检测的效率。

四、实验与分析为了验证EMD及盲源分离技术在管道泄漏检测中的应用效果，我们进行了相关实验。

实验结果表明，该方法在处理非线性、非平稳的管道泄漏信号时具有较好的效果。

盲源分离应用领域
盲源分离（BSS: Blind Source Separation），又称为盲信号分离，是指在信号的理论模型和源信号无法精确获知的情况下，如何从混迭信号（观测信号）中分离出各源信号的过程。

盲源分离和盲辨识是盲信号处理的两大类型。

盲源分离的目的是求得源信号的最佳估计，盲辨识的目的是求得传输通道的混合矩阵。

应用领域
盲源信号分离是一种功能强大的信号处理方法，在生物医学信号处理，阵列信号处理，语音信号识别，图像处理及移动通信等领域得到了广泛的应用。

盲源分离（BSS：Blind source separation），是信号处理中一个传统而又极具挑战性的问题，BSS指仅从若干观测到的混合信号中恢复出无法直接观测的各个原始信号的过程，这里的“盲”，指源信号不可测，混合系统特性事先未知这两个方面。

在科学研究和工程应用中，很多观测信号都可以看成是多个源信号的混合，所谓鸡尾酒会
问题就是个典型的例子。

其中独立分量分析ICA（Independent component analysis）是一种盲源信号分离方法，它已成为阵列信号处理和数据分析的有力工具，而BSS比ICA适用范围更宽。

目前国内对盲信号分离问题的研究，在理论和应用方面取得了很大的进步，但是还有很多的问题有待进一步研究和解决。

具有多个特征的盲源分离算法研究盲源分离（Blind Source Separation, BSS）是指在没有任何关于源信号的先验知识的情况下，通过观测到的混合信号来分离源信号的过程。

BSS在信号处理、语音处理、图像处理等领域中有着广泛的应用。

近年来，伴随着机器学习、深度学习等技术的兴起，BSS技术得到了更加深入的探索与研究。

本文将介绍一种具有多个特征的盲源分离算法。

一、传统盲源分离算法的不足传统的盲源分离算法主要包括独立成分分析（Independent Component Analysis, ICA）、非负矩阵分解（Nonnegative Matrix Factorization, NMF）等。

这些算法在一定程度上可以有效地分离源信号，但是仍然存在不足。

首先，这些算法要求源信号满足某些统计独立性或非负性的假设，但是这些假设并不总是成立。

其次，在实际应用中，混合矩阵往往是未知的，而传统算法的性能受到混合矩阵估计误差的影响。

二、多特征盲源分离算法的基本思想为了解决传统盲源分离算法的不足，我们提出了一种具有多个特征的盲源分离算法。

该算法基于源信号的多个特征来分离源信号，既避免了传统算法对统计独立性和非负性的假设，又可以有效地解决混合矩阵未知的问题。

该算法的基本思想为：在源信号的多个特征空间中，通过对特征向量的分解和分析，得到源信号的近似表达，再通过求解稀疏表示问题来得到源信号的估计值。

具体流程如下：（1）特征提取：首先，通过对混合信号进行一定的预处理，得到多个特征空间。

例如，可以通过小波变换对混合信号进行分解，得到多个尺度的系数，每个系数组成一个特征向量；或者可以通过多通道分析进行特征提取。

（2）分解与分析：在每个特征空间中，对特征向量进行矩阵分解和分析，得到源信号的近似表达。

具体地，在每个特征空间中，将特征向量表示为一个低秩矩阵和一个稀疏矩阵的和，其中低秩矩阵表示源信号的主要信息，稀疏矩阵表示源信号的噪声或无用信息。

盲源分离的扩展模型与算法研究盲源分离的扩展模型与算法研究摘要：盲源分离（Blind Source Separation，BSS）是一种常用的信号处理技术，用于从混合信号中分离出原始信号。

随着科技的发展和应用领域的拓展，传统的盲源分离算法面临着一些局限性，如只能处理线性混合模型、对信号统计特性要求高等。

为了解决这些问题，研究者们提出了扩展模型与算法，并取得了一定的研究成果。

本文综述了盲源分离的扩展模型与算法的研究现状，并展望了未来的发展方向。

引言：盲源分离是指在没有先验知识的情况下，通过分析混合信号的统计特性，将混合信号分解成原始信号的过程。

这项技术在信号处理、语音识别、图像处理等领域有着广泛的应用。

传统的盲源分离算法主要包括独立成分分析（Independent Component Analysis，ICA）、自适应信号处理（Adaptive Signal Processing，ASP）和频谱分析等。

然而，这些算法存在一些局限性，不适用于非线性模型、对信号统计特性要求较高等情况。

因此，为了解决这些问题，研究者们提出了一系列的扩展模型与算法。

一、非线性盲源分离算法非线性盲源分离算法是扩展模型与算法中的一项重要研究内容。

传统的盲源分离算法只能处理线性混合模型，而在实际应用中，混合模型往往是非线性的。

非线性盲源分离算法通过引入非线性模型和算法，能够更好地处理非线性混合模型。

研究者们提出了一系列的非线性盲源分离算法，如基于深度学习的非线性盲源分离算法、基于高阶统计特性的非线性盲源分离算法等。

这些算法在处理非线性模型时具有更好的性能和鲁棒性。

二、多模态盲源分离算法多模态盲源分离算法是指在多源混合信号的场景下，通过引入多源信号的相关信息，实现对混合信号的盲源分离。

传统的盲源分离算法往往只能处理单模态的情况，这限制了算法在实际应用中的适用性。

多模态盲源分离算法通过融合多个模态的信息，提高了信号分离的准确性和稳定性。

盲源分离什么是盲源分离？盲源分离（Blind Source Separation）是一种信号处理技术，用于从混合信号中将源信号分离出来，而不需要关于源信号的先验信息。

盲源分离在许多领域都有广泛的应用，例如语音信号处理、图像处理、生物医学工程等。

盲源分离的原理盲源分离的原理基于独立成分分析（Independent Component Analysis，ICA）的概念。

ICA假设混合信号是源信号的线性组合，并尝试找到一个转换矩阵，使得通过转换后的混合信号在各个维度上最大程度上变得相互独立。

通过独立成分分析，盲源分离技术可以将混合信号恢复为源信号。

盲源分离的应用语音信号处理在语音信号处理中，盲源分离可以用来从混合语音信号中分离出不同的说话者的语音信号。

这对于语音识别、语音增强、人机交互等应用非常重要。

图像处理在图像处理中，盲源分离可以用来从混合图像中分离出不同的成分，例如前景和背景、深度信息等。

这对于图像增强、图像分析、计算机视觉等应用非常有用。

生物医学工程在生物医学工程中，盲源分离可以用来分离脑电图（EEG）信号中不同脑区的活动。

这对于研究脑功能和脑疾病诊断都具有重要意义。

盲源分离的挑战盲源分离面临着一些挑战。

首先，混合信号的混合过程往往是非线性的，这给分离过程带来了一定的困难。

其次，混合信号中的噪声会影响分离效果，因此需要对噪声进行建模和处理。

最后，盲源分离问题本质上是一个不适定问题，即存在无穷多个与观测数据一致的解。

为了解决这些挑战，研究者们提出了许多改进的盲源分离方法，包括非负矩阵分解、卷积神经网络等。

盲源分离的应用工具目前，有许多开源的软件包和工具可用于实现盲源分离。

以下是一些常用的工具：•FastICA：基于独立成分分析的算法，可用于分离混合信号。

•BSS Eval：用于评估盲源分离算法性能的工具包。

•MIRtoolbox：用于音频信号处理和音乐信息检索的工具包，包含盲源分离的功能。

结论盲源分离是一种重要的信号处理技术，可以在没有先验信息的情况下从混合信号中分离出源信号。

盲源分离问题综述摘要：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。

本文主要阐述了盲源分离问题的数学模型、典型算法以及盲源分离的应用，并结合盲源分离问题的研究现状，分析了其未来的发展方向。

主题词：盲源分离;盲源分离的典型算法1. 引言盲信号分离问题起源于人们对“鸡尾酒会”问题的研究。

在某个聚会上，我们正在相互交谈，同一时刻同一场景下其他人的交谈也在同时进行着，可能还有乐队的音乐伴奏，这时整个会场上是一片嘈杂。

但是非常奇妙的是，作为交谈对象的双方，我们能够在这混乱的众多声音中很清晰的听到对方的话语，当然，如果我们偶尔走神，将精力放在乐队奏出的音乐时，我们也同样可以听清楚音乐的主旋律。

这种可以从由许多声音所构成的混合声音中选取自己需要的声音而忽视其他声音的现象就是鸡尾酒会效应。

如何在这种从观察到的混合信号中分离出源信号的问题就是所谓的盲分离（Blind Signal Separation, BSS）问题，有时也被称为盲源分离（Blind Source Separation）问题。

1986年，法国学者Jeanny Herault 和Christian Jutten提出了递归神经网络模型和基于Hebb学习律的学习算法，以实现两个独立源信号混合的分离，这一篇开创性论文的发表使盲源分离问题的研究有了实质性的进展。

随着数字信号处理理论和技术的发展以及相关学科的不断深入,大量有效的盲分离算法不断被提出,使盲分离问题逐渐成为当今信息处理领域中最热门的研究课题之一,在无线通信、图象处理、地震信号处理、阵列信号处理和生物医学信号处理等领域得到了广泛的应用。

2. 盲源分离问题的数学模型盲源分离是指在不知道源信号和信道传输参数的情况下,根据输入信号的统计特性,仅由观测信号恢复出源信号各个独立成分的过程。

盲源分离研究的信号模型主要有三种:线性混合模型、卷积混合模型和非线性混合模型。

盲源分离算法
盲源分离的定义：指的是从多个观测到的混合信号中分析出没有观测的原始信号。

通常观测到的混合信号来自多个传感器的输出，并且传感器的输出信号独立（线性不相关）。

盲信号的“盲”字强调了两点：1)原始信号并不知道；2)对于信号混合的方法也不知道。

最常用在的领域是在数字信号处理，且牵涉到对混合讯号的分析。

盲信号分离最主要的目标就是将原始的信号还原出原始单一的讯号。

一个经典的例子是鸡尾酒会效应，当许多人一起在同一个空间里说话的时候，听者可以专注于某一个人说的话上，人类的大脑可以即时处理这类的语音讯号分离问题，但是在数位语音处理里，这个问题还是一个困难的问题。

《盲源分离在六维力传感器静态标定中的应用》篇一一、引言随着现代工业技术的不断发展，六维力传感器在机器人、机械臂、精密制造等领域的应用越来越广泛。

为了确保六维力传感器的测量精度和可靠性，静态标定技术显得尤为重要。

在标定过程中，盲源分离技术作为一种有效的信号处理方法，被广泛应用于六维力传感器的数据处理中。

本文将探讨盲源分离在六维力传感器静态标定中的应用，分析其原理、方法及优势。

二、盲源分离技术概述盲源分离（Blind Source Separation，BSS）是一种基于统计学的信号处理方法，主要用于从混合信号中提取出原始信号。

在六维力传感器的静态标定中，盲源分离技术主要用于处理传感器采集到的多维度力信号，以实现信号的分离和提取。

三、六维力传感器静态标定的基本原理六维力传感器是一种能够同时测量三维力和三维力矩的传感器。

在静态标定过程中，通过施加已知的力或力矩，测量传感器的输出信号，并与理论值进行比较，以评估传感器的性能和精度。

静态标定的目的是确定传感器的静态特性，包括灵敏度、线性度、重复性等。

四、盲源分离在六维力传感器静态标定中的应用在六维力传感器的静态标定过程中，由于多个维度力的同时作用，传感器输出的信号往往存在交叉干扰和噪声。

为了准确提取各维度力的真实值，需要采用盲源分离技术对采集到的信号进行处理。

1. 信号采集与预处理：首先，通过六维力传感器采集到包含多维度力和噪声的原始信号。

然后，对原始信号进行预处理，包括去噪、滤波等操作，以提高信号的质量。

2. 盲源分离算法应用：在预处理后的信号基础上，采用盲源分离算法对信号进行分离。

常用的盲源分离算法包括独立成分分析（ICA）等。

这些算法能够根据信号的统计独立性或非高斯性等特点，将混合信号分离成原始信号。

3. 静态标定与评估：通过盲源分离技术处理后的信号，可以更准确地评估六维力传感器的性能和精度。

将处理后的信号与理论值进行比较，可以得出传感器的灵敏度、线性度、重复性等静态特性。

振动信号的盲源分离技术及应用哎，说起振动信号的盲源分离技术，可能有些人听起来一头雾水，感觉这就是个高大上的科学词汇。

说白了，它就是帮我们从一堆混杂在一起的信号中，把不同的“声音”分离出来，让我们能够精准地抓住每个源头的信息。

你可以想象一下，你在一个嘈杂的市场里，周围是叫卖声、交通声、聊天声，突然你想听清楚某个人说的话。

你肯定不能把所有的声音都当成一个整体，而是得从这堆杂音中找出你要的那一段。

振动信号的盲源分离就是这么个“高科技耳朵”，它能帮你从杂乱的振动信号中分辨出不同的来源。

我们每天都离不开振动——车开过时地面震一震，手机震动响个不停，机器运行也会有一堆声音或者振动信号。

可是呢，这些信号往往是交织在一起的，有时候我们根本不知道哪里来的振动，哪里又是哪里的干扰。

比如在工厂里，设备正在运转，机器一运作，各种噪音、震动就全来了。

这时候，你就得用这种技术来帮你搞清楚，是哪个机器出问题了，是哪个部位发出的异常振动。

否则，搞不好就要“乱了阵脚”，问题永远也找不清楚。

你要知道，这种“盲源分离”技术，可不是随便谁都能弄懂的。

它其实背后有一套复杂的数学和信号处理方法，简直是“黑科技”一般的存在。

听起来很抽象，但其实它的原理其实挺简单：就像你用耳朵听声音，振动信号也是通过传感器传到我们的系统中。

这些传感器接收到的信号就像是杂乱的“混音”，这时，盲源分离技术就像是那台能帮你调音的“调音台”，它能把这些混在一起的信号“拆开”来，分辨出每个信号的来源。

说到这里，你可能会想，这种技术具体能用在哪些地方呢？应用非常广泛。

举个例子，在飞机上，不知道大家有没有想过，飞机的引擎、机械系统、甚至是座椅本身都会产生振动信号。

如果这些信号没有被精准地分离出来，我们很难在早期发现潜在的故障问题。

可是，假设你把所有的振动信号混在一起，就很难识别出哪个部件出现了问题。

通过盲源分离技术，就能准确地分析出是哪个部位的振动异常，提前做出维修准备，避免了“大事化小，小事化无”。

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。