發(fā)布時間：2017-12-07 22:01

  本文關(guān)鍵詞：噪聲條件下欠定盲源分離算法研究

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【摘要】：實際環(huán)境中,由于環(huán)境噪聲以及信道干擾的作用,傳感器獲得的往往是一路或若干路源信號的混合帶噪信號,造成信號質(zhì)量的惡化,使人們無法從中捕捉到所需要的信息。盲源分離技術(shù)可以在信號的混合過程和源信號的分布未知的情況下,將各路源信號很好地分離開來。盲源分離技術(shù)具有所需的先驗知識少、易于硬件實現(xiàn)、應(yīng)用需求廣等優(yōu)點,吸引了眾多國內(nèi)外學(xué)者參與研究。本文致力于研究噪聲條件下,欠定盲源分離技術(shù)在幾個特定領(lǐng)域中的問題建模和相應(yīng)的解決方案。本文的主要研究工作可以概括為如下幾個方面：(1)本文研究了一種基于矩陣變換和逐層分離的欠定盲源分離算法。本文從矩陣變換和逐層分離的思想出發(fā),提出了利用列主元消去法來提取單源點、雙源點等時頻點,以及偽逆的思想分離余下的時頻點。提出的方法,能很好地分離出各路源信號,提高了信號的質(zhì)量,同時不需要對信號的稀疏性有過高的約束。(2)結(jié)合支持向量機良好的非線性分類特性,提出了一種解決非線性混合的二值信號分離方法。與利用源信號信息的半盲分離方法不同,提出方法利用含噪觀測數(shù)據(jù)中受干擾較小的點來構(gòu)建訓(xùn)練集,屬于全盲欠定分離問題,因而不需要過多的源信號先驗。采用構(gòu)建好的訓(xùn)練集對支持向量機進(jìn)行訓(xùn)練,并利用訓(xùn)練好的分類器對含噪的輸入進(jìn)行二值圖像分離。提出方法的另一個優(yōu)點是對環(huán)境噪聲魯棒,可以在較低的誤碼率下恢復(fù)出二值源圖像。(3)利用信號估值的方法和子集調(diào)整的策略對非線性混合函數(shù)進(jìn)行估計,以及逐層分離的思想對各層源信號進(jìn)行分離,本文提出了一種基于最大后驗估計的單觀測二值圖像分離方法。提出的方法不需要對信號的分布有過多的約束和假設(shè),而是挖掘利用信號局部的自然先驗信息。與其他性能優(yōu)異的方法相比,本文提出的算法能取得更好的分離效果,可以很好地分離相關(guān)圖像。同時還具有對環(huán)境噪聲魯棒,運算時間復(fù)雜度低等優(yōu)點。通過大量的計算機仿真實驗,對本文提出的方法進(jìn)行了評價并與其他方法進(jìn)行了對比。實驗證明,在含噪情形下,本文提出的欠定盲源分離方法都取得了很好的性能。
【學(xué)位授予單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TN911.4

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本文編號：1263927