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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。
基于盲源分离的多源信号分离技术研究现代科技的发展，使得我们越来越依赖各种信号以实现生产和生活的日常运行。
比如，我们所面临的各种噪声、单频干扰、混叠干扰等，都会对我们的通信系统、雷达成像、音频和视频信号处理等造成巨大影响，导致信息传输质量的下降，限制了各种应用的推广和应用。
解决这些问题的方法之一是信号分离。
信号分离技术被广泛应用于多源信号的解析和处理中，它可以将源信号从复杂的混合信号中提取出来，以便于独立分析和处理。
目前常用的信号分离方法包括盲源分离（BSS）、独立分量分析（ICA）和主成分分析（PCA）等。
其中，盲源分离技术是基于统计独立性原理，通过盲学习和转换方法，将混合的多源信号分离出来，具有很强的实用性和广泛的应用前景，是信号处理领域的重要分析技术之一。
那么，接下来我们来详细探讨一下盲源分离技术在多源信号分离中的应用。
一、盲源分离技术的基本原理盲源分离技术是一种无需外部任何先验知识或训练数据的盲信号分离方法。
在具体实现时，也不需要对待分离信号所在的复杂混合系统作出严格的假设。
盲源分离技术的基本原理是利用统计独立性原理，将多个源信号通过未知混合系数叠加成一个混合信号，然后再采用盲学习和转换方法，将混合信号分离成原始源信号，实现多源信号分离的目的。
由于信号源的数量和混合系数的未知性，混合信号的解索具有一定的难度，需要采用适当的数学工具进行求解。
二、盲源分离技术的主要应用场景1. 音频和视频信号分离盲源分离技术在音频和视频信号的处理中广泛应用，例如在语音交流中，麦克风捕获的目标语音信号和背景噪声等声音可能会混合在一起，采用盲源分离技术，可以迅速分离出来，提高语音传输质量，实现多人语音交流。
同样的，视频信号处理中也常常遇到多个视频源混合的问题，例如视频监控、多摄像头跟踪等，都可以采用盲源分离技术，对视频信号进行解析和处理。
2. 信号源定位和跟踪盲源分离技术不仅可以用于分离混合信号中的信号源，也可以进一步实现信号源的定位和跟踪。
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。
Matlab中的盲源信号分离方法与示例分析引言：随着科学技术的发展，信号处理在各个领域中扮演着重要的角色。
其中，盲源信号分离（Blind Source Separation，BSS）作为一种重要的信号处理方法，用于从混合信号中恢复出原始信号的成分，已经在音频处理、图像处理、生物医学工程等多个领域得到了广泛的应用。
在本文中，将介绍Matlab中的盲源信号分离方法以及相关示例分析。
一、盲源信号分离方法介绍1.1 独立成分分析（Independent Component Analysis，ICA）独立成分分析是一种基于统计原理的盲源信号分离方法。
其核心思想是假设混合信号是通过独立的源信号进行线性叠加得到的。
通过对混合信号的统计特性进行分析，可以估计出源信号的独立成分，从而实现信号的分离。
1.2 因子分析（Factor Analysis）因子分析是一种基于概率模型的盲源信号分离方法。
它假设混合信号是通过一组共享的隐变量与线性映射关系得到的。
通过对混合信号的协方差矩阵进行分解和对隐变量的估计，可以恢复出源信号的成分。
1.3 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）主成分分析是一种常见的线性降维方法，也可以用于盲源信号分离。
其基本思想是通过找到数据中最大方差的方向，将原始数据映射到一个低维的子空间中，从而实现信号分离。
二、示例分析2.1 音频信号的分离在音频处理中，盲源信号分离方法可以用于提取出不同的音频源，例如乐器音轨、人声等。
下面以一个示例进行分析。
首先，我们随机选择两段音频，分别为X1和X2，并将它们混合产生一个混合音频Y。
然后，利用盲源信号分离方法对Y进行处理，尝试将其恢复出X1和X2。
在Matlab中，可以使用FastICA工具箱实现独立成分分析。
具体步骤如下：（1）读取音频文件，并将音频信号转化为时间序列的形式。
（2）利用FastICA函数对混合音频Y进行处理，得到分离后的音频信号S。
盲源分离综述_问题_原理和方法中图分类号: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。
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。
盲源分离技术在声音信号处理中的应用随着科技的不断发展，我们的生活中越来越离不开声音信号处理技术。
在各种场合中，如会议、演讲、电视直播等都需要对声音进行处理，去除噪声等杂音，使听者能够更加清晰地听到讲话人的发言。
传统的音频信号处理技术需要提前知道信号源的情况，但在实际应用中这往往不现实，因此出现了盲源分离技术，更好地处理声音信号。
盲源分离技术是指在未知信号源的情况下，通过处理得到源信号。
它主要应用于数字信号处理领域，通过高维数学理论，将混叠在一起的信号进行分离，取得了不错的效果。
常见的盲源分离技术包括基于独立成份分析（ICA）的分离和基于非负矩阵分解（NMF）的分离。
基于ICA的盲源分离技术主要利用源信号独立的统计特性，将不同的信号经过线性混叠之后分离出来。
该技术可以对信号源进行快速准确的分离，比较适用于处理纯音乐信号。
然而，基于ICA的分离技术对于非线性和非高斯性的信号就有些力不从心。
基于NMF的盲源分离技术则更加适用于处理语音信号，该技术基于源信号的非负性进行分离。
将多个源信号混合后，通过对元素值都非负的矩阵分解获得源信号的估计，该技术较为稳定，能够在一定程度上应对语音信号的非线性和非高斯性。
盲源分离技术在实际应用中很常见，在语音识别、音乐信号处理、语音增强等领域中都被广泛使用。
例如，在同时有多人说话的场合，通过盲源分离技术将声音信号分离出来，就能够更好地进行语音识别；在音乐信号处理方面，盲源分离技术可以分离出鼓、吉他、钢琴等不同乐器的声音，帮助音乐制作人更好地进行后期制作。
总之，盲源分离技术作为一种高效准确的声音信号处理技术，在语音识别、音乐信号处理、语音增强等领域具有重要的应用价值，未来也有着广阔的发展前景。
