盲源分離（Blind source separation,BSS）是一種從混合信號(hào)中提取和恢復(fù)源信號(hào)的信號(hào)處理方法。在眾多BSS算法中,主偏度分析（Principal skewness analysis,PSA）算法是近年來(lái)出現(xiàn)的一種以三階統(tǒng)計(jì)量為目標(biāo)函數(shù)的BSS算法,其運(yùn)算速度快于常規(guī)的BSS算法,但因其采用了串行的計(jì)算方式,在使用中存在誤差累積問(wèn)題。針對(duì)這一問(wèn)題,本文在PSA算法基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn),提出了一種并行PSA算法。該算法以并行計(jì)算代替串行計(jì)算,可以同時(shí)估計(jì)出各個(gè)獨(dú)立成分對(duì)應(yīng)的方向,避免了誤差累積問(wèn)題。數(shù)值仿真實(shí)驗(yàn)表明,與PSA算法相比,并行PSA算法既保持了計(jì)算速度,同時(shí)提高了對(duì)源信號(hào)的估計(jì)準(zhǔn)確性。 

【文章來(lái)源】：數(shù)據(jù)采集與處理. 2020,35(05)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：10 頁(yè)

【部分圖文】：

雞尾酒會(huì)問(wèn)題

BSS系統(tǒng)

隨機(jī)變量x的偏度定義為偏度衡量了一個(gè)隨機(jī)變量概率密度分布的偏斜程度，可以反映出變量的非高斯性。如圖3所示，當(dāng)一個(gè)變量服從高斯分布時(shí)，其概率密度關(guān)于x=0對(duì)稱(chēng)，偏度為0；當(dāng)長(zhǎng)拖尾在右側(cè)時(shí)為正偏，偏度值大于0；當(dāng)長(zhǎng)拖尾在左側(cè)時(shí)為負(fù)偏，偏度值小于0。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于偏度的低空目標(biāo)聲信號(hào)盲抽取算法[J]. 張瓊,楊俊安,夏建明.  數(shù)據(jù)采集與處理. 2011(01)
[2]盲源分離綜述——問(wèn)題、原理和方法[J]. 陳錫明,黃碩翼.  電子信息對(duì)抗技術(shù). 2008(02)

博士論文
[1]基于最大非高斯估計(jì)的獨(dú)立分量分析理論研究[D]. 王剛.國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2005
[2]水聲信號(hào)盲分離技術(shù)研究[D]. 倪晉平.西北工業(yè)大學(xué) 2002

碩士論文
[1]基于負(fù)熵的獨(dú)立成分分析算法與應(yīng)用研究[D]. 董曉杰.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2009



本文編號(hào)：3615739