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盲源分离问题综述

发布时间：2023-03-02 11:23:31 来源：文档文库

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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。

2.1 线性混合模型

线性混合模型在神经网络、信号处理等研究中常常用到,其数学模型描述为:

本文来源：https://www.2haoxitong.net/k/doc/c1ca8aed10a6f524cdbf8513.html