非平稳环境中的盲源分离算法研究

作者：刘建强

来源：其他, 2009.

• 盲源分离(BSS)
• 独立分量分析(ICA)
• 瞬时混合
• 卷积混合
• 非平稳信号
• 非白信号
• 自然梯度
• 广义特征分解(GED)
• 多信道语音增强
• 变步长
• 变遗忘因子 Blind source separation (BSS)
• Independent Component Analysis (ICA)
• instantaneous mixtures
• convolutive mixtures
• nonstationary sources
• non-white source
• natural gradient
• generalized eigen-decomposition (GED)
• multi-channel speech enhancement
• variable step-size
• variable forgetting factor

盲源分离是在源信号与传输信道未知的情况下仅利用接收天线的观测数据提取或恢复统计独立的源信号。盲源分离因为在语音处理、医学信号处理,图像增强与无线通信等诸多领域具有广泛的应用前景,从而引起了信号处理学界和神经网络学界的共同兴趣。本文围绕这一热点课题展开,并把研究重点放在非平稳环境中的盲源分离算法研究,本文的主要工作包括以下几个方面: 1.提出一种变步长、变动量项因子的自适应改进的自然梯度算法实现源信号瞬时混合的盲分离。在后向传播算法的启发下,在自然梯度学习过程中结合动量项以加快收敛速度,同时改善自然梯度算法的稳定性。然后在分离模型中提出一个合适的测度函数自适应控制步长和动量...