盲信号处理几个关键问题的研究
盲信号处理中的信号分离与盲降噪算法研究
盲信号处理中的信号分离与盲降噪算法研究在信号处理领域，盲信号处理是一种重要的技术，它可以从混合信号中提取出各个独立成分信号，从而实现信号的分离与降噪。
信号分离和盲降噪算法是盲信号处理中的核心问题，本文将探讨盲信号处理中的信号分离与盲降噪算法的研究。
信号分离是指将混合在一起的多个信号分离开，使得每个信号可以独立地被处理。
这在很多领域都有重要的应用，比如语音识别、音频处理、图像处理等。
其中，音频处理是一个典型的例子，当多个说话者同时说话时，将各个说话者的声音分离开来对于提高语音识别的准确性非常重要。
盲信号处理中的信号分离问题通常采用独立成分分析（Independent Component Analysis，ICA）方法进行研究。
ICA假设混合信号是由一组独立的源信号经过线性混合而成，通过对观测信号进行统计独立性分析，可以将其分解成独立的源信号。
ICA在信号分离、盲源分离等问题上具有较好的性能与效果。
除了信号分离外，盲信号处理中的盲降噪算法也是一个重要的研究内容。
在实际应用中，信号往往会受到噪声的干扰，降噪处理是一项非常必要的工作。
盲降噪算法的目标是估计出信号的干净版本而不需要知道噪声的统计特性，这对于实际应用中噪声统计特性未知的情况非常有用。
在盲降噪算法中，有一种常用的方法叫做盲源分离与盲降噪（Blind Source Separation and Blind Denoising，BSS-BD）。
该方法通过对观测信号进行统计分析，估计出信号的统计特性，然后利用这些估计出的统计特性对混合信号进行分离与降噪。
BSS-BD方法在语音信号处理、图像处理等领域都有很好的应用效果。
除了BSS-BD方法外，还有许多其他的盲降噪算法，比如盲源分离与卷积降噪（Blind Source Separation and Convolutive Denoising，BSS-CD）、盲信号分离与稀疏降噪（Blind Signal Separation and Sparse Denoising，BSS-SD）等。
光纤盲区的判断与处理
信息通信INFORMATION & COMMUNICATIONS2020年第5期（总第209期）2020(Sum. No 209)光纤盲区的判断与处理胡传胜九刘碌（1.中国联通呼伦贝尔分公司网络维护中心，内蒙古呼伦贝尔021000;2.中国联通呼伦贝尔分公司大杨树營业部，内蒙古呼伦贝尔165456）摘要:在光纤测试中，盲区测试中的一大难点。
由于测试链的盲区的存在，难以确定反射事件或衰减事件,这些都给光纤 的精确定位带来困难，从而影响到光纤线路故障的查找，文章由特殊到一般的方法解释了盲区的形成因素，并指出盲区对测试及系统的危害，给出了处理盲区的方法。
关键词:菲涅尔反射;事件盲区;衰减盲区；回损;换脉宽测试中图分类号:TN818 文献标识狷:A 文章编号:1673-1131（2020）05-0181-030引言在OTDR 测试光纤光特性中，发现中间有距离10多米的的两个法兰只能测试到一个，一个带有法兰盘的尾缆再短连 一个5米长的尾缆是测试不到5米长的尾缆的，两个相近的接头盒只能测试到一个接头，这样往往处理法兰及接头盒故 障时，找不到两个接头盒（或法兰）具体的鯉，不知打开哪个,给故障处理带来很大的困难，实际上这是光纤测试中的盲区问题，给故障处理带来很大的困难。
盲区是OTDR 测试中的一个难点，也是一般维护人员回 避的问题，本文以浅显易懂的方式介绍盲区的原因、大小及对测试的影响，最后给出具体的可操作的方案。
1盲区现象1.1 OTDR 的测试原理OTDR 通过发射光脉冲到光纤里,由于光纤中玻璃的不均 匀性造成折射率不同使光发生漫反射，就是瑞丽散射,四面八方的漫反射中返回OTDR 的部分光就是背向反射光；光在遇 到连接器或末端时，由于连接器处是空气与玻璃的交界处，所 以折射率变化很大，会有很强的反射光（称为菲涅尔反射）返回OTD 艮返回到OTDR 的光经光电转换形成OTDR 的曲线， 图1为各种曲线特征的OTDR 曲线。
盲信号总结
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。
盲源分离和盲反卷积
第 ４期
２Ｏ ０ ２年 ４月
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盲 源分 离 和盲 反卷 积
刘 琚 何 振 亚 ，
下， 根据输 人源信号 的统计 挣牲， 由观测信号恢 复出源信号 仅
各 个独立 成分 的过程 这 一过程 义称为独 立分 量分析 （ ｄ－ １ｅ ｎ ｐａ ｔ ｏ ｐｎｎ Ａ ａｙｓＩ＆ ｅ＆ｎＣ ｍ ｏｅｔ ｎｌ ｉ Ｃ ）现在 所指 的盲源 分离通 常是 ｓ－ 对观测到的源信号的线性 瞬时混迭信 号进行 分离 ． 当考虑到 时间延迟的情况 Ｆ． 观测 到的 信号应 该是 源信 号和通道 的卷
积 ， 积混迭信号进行盲分离通常 称为肓反卷积 （ｌｄ ｅ 对卷 Ｂｉ ． ｎＤ
ｃｗｏ ｓ ｎＢ ）盲源分离 和盲反 卷 积方法 的研 究在语 音 、 ｏ ， ｕｉ －Ｄ ｌｏ 通
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单通道时频混叠通信信号盲分离研究
单通道时频混叠通信信号盲分离研究通信信号的盲分离是盲信号处理研究领域的一个重要方向,在通信信号侦测、无线频谱检测和管理等方面有重要应用价值。
随着无线通信技术的快速发展和广泛应用,频谱资源日益紧张,电磁环境日趋复杂,在非协作接收通信信号的环境下,单个天线接收到多个多个通信信号的情况越来越普遍,这给通信信号处理和信息获取带来了挑战。
由于单通道接收到多个通信信号往往是在时频、频域上是互相重叠的,传统的时域或者频域滤波方法无法分离此类信号,因此对此类信号的盲分离或者盲提取方法进行研究具有重要的理论意义和实际应用价值。
本论文的工作主要着重于研究适合实际应用的单通道时频混叠通信信号的盲分离方法和实现算法。
首先研究了单通道混合通信信号的调制识别和信号个数估计问题,该问题是后续信号分离的基础；然后,针对同符号率数字通信信号混合和不同符号率数字通信信号混合两种信号混叠方式,分别进行盲分离算法的研究。
主要工作及贡献如下：1)提出了一种基于循环频率检测的单信道多信号调制识别和信号个数估计方法。
针对单信道同时接收到多个时频重叠的数字通信信号的应用场景,通过分析数字调制信号的二阶和四阶循环累积量的循环频率特性和结构特征,利用不同调制信号的循环频率特征差异,实现了对分量信号调制方式的识别和信号个数估计,其不需要知道各分量信号个数、功率、载频、符号率及定时等先验信息,具有很好的实用性。
同时,研究了对分量信号的频偏和符号率的精确估计方法,其基本思想是将符号率和载频估计问题近似为正弦信号的频率估计问题,利用内插法对基于谱线的符号率和载频估计值进行修正,显著地提高了估计精度。
2)针对单信道接收两路时频混叠通信信号的场景,提出了两种不同的时延估计方法。
首先,在成形滤波器和信道衰落已知的条件下,通过循环统计量得到时延估计的闭式解：其次,在成形滤波器和信道衰落未知条件下,利用两组循环自相关函数,构建关于时延参数的线性方程组,通过解线性方程组获得两个信号时延的闭式解；最后,分析了的时延估计的克拉美罗界。
第十一章 盲信号与独立分量分析
§11.2 独立分量分析概述
（3）芬兰赫尔辛基工业大学神经网络研究中心 www.cis.hut.fi/~oja www.cs.helsinki.fi/aapo.hyvarinen 高阶统计量引入PCA，提出了立足于逐次提取独立分 量的固定点算 法（fixed point algorithm) 。fast ICA :使提取信号 非高斯性极大化。 计算量小，收敛速度快。 （4）法国学者：J.F.Cardoso http://tsi.enst.fr/~cardoso. JADE 算法 批数据处理算法 近年来引人注意的稀疏分量分析。
优化判据 优化算法 应用
§11.3 基本概念（与ICA相关）
mn E( x n ) （一）n阶矩：
（moment）
d n ( s ) ds n s 0
一阶均值 三阶偏斜度 特征函数 二阶均方 四阶峰度 (s) p( x)e sx dx
E[e sx ]
x n p( x)dx E[ x n ]
S X=AS
A B
Y=BX 解混矩阵
混合矩阵
基本原则: (1)非线性去相关。求B，使任意两输出yi, yj(i≠j)不相 关; 且经非线性变换g(yi), h(yi)也不相关（高阶统计量）。 (2) 使输出尽可能非高斯化。Y的非高斯性的每个局部极 大值都给了一个独立分量。 （四）ICA研究机构
§11.2 独立分量分析概述
第十一章 盲信号与独立分量分析
• §11.1 盲信号处理导论 • §11.2 独立分量分析概述 • §11.3 基本概念
• §11.4 ICA的优化判据
水声信号处理中的盲源分离技术研究
水声信号处理中的盲源分离技术研究随着科技的发展，水声通信技术得到了广泛的应用，但是由于水下环境的复杂性和信道的不稳定性，信号传输往往会被噪声和干扰所影响，造成了信号的失真和信息量的减小。
为了更好地解决这一问题，目前广泛采用的是水声信号处理技术，其中盲源分离技术是其重要的一部分。
一、盲源分离技术的基础理论盲源分离技术是一种利用多个输入信号恢复多个独立源信号的方法，通常假定输入信号是多个源信号的线性混合，并在不知道混合系数的情况下试图分离原始信号，因此称之为“盲源分离”。
在一个多维空间中，高维信号可以看成一个分布在这个空间内的点，而在空间中这些点所在的子空间是相对独立的。
如果这些子空间的维数足够小，那么源分离的任务就可以转化为一个统计估计问题，即如何确定每个子空间的方向和大小，从而最小化混合误差。
这种方法通常被称为“基于独立性的盲源分离”。
除了基于独立性的盲源分离方法外，盲源分离还有其他方法，例如基于二阶统计量的盲源分离、基于高阶累积量的盲源分离等，不过这些方法都需要在一定程度上对信号统计的次高阶或更高阶特征进行分析，实现较为复杂。
二、盲源分离在水声信号处理中的应用在水下通信中，信号传输通常会受到多种源的干扰和混叠，因此需要通过盲源分离技术将混合信号分离出来，提取出需要的信息。
在水声信号处理的具体应用中，盲源分离技术可以应用于以下几个方面。
1、水下通信水下通信是水声信号处理的重要应用，而盲源分离技术可以帮助分离多个源的混合信号，提高水下通信的可靠性和传输效率。
例如，在水下声呐中，盲源分离可以用来识别和分离传输波和反射波，得到更准确的距离和位置信息。
2、声纳图像处理声纳图像是一种实现水下地形探测、目标识别和障碍物探测的重要手段，在实际应用中常常会遇到多个目标和干扰源的信号混合。
通过盲源分离技术，可以将信号分离，得到目标区域的信息，从而实现声纳图像的处理和识别。
3、水声定位水声定位是利用声波在水下传输的速度和路径，确定目标物体的位置和方向。
医学影像处理中常见问题及解决方法研究
医学影像处理中常见问题及解决方法研究随着医学影像技术的发展，越来越多的医学影像处理方法被应用于临床实践中。
然而，在医学影像处理过程中，常常会遇到一些问题和挑战。
本文将探讨医学影像处理中常见的问题，并提供相应的解决方法。
一、图像质量问题医学影像的质量是影响诊断结果的关键因素之一。
然而，由于多种原因，图像可能出现质量问题，例如图像模糊、噪声干扰、伪影等。
1. 图像模糊：图像模糊可能由于图像采集过程中的运动模糊造成，或者由于成像设备的问题引起。
解决这个问题的方法之一是对图像进行去模糊处理。
常用的去模糊方法包括盲去模糊、非盲去模糊、基于统计的去模糊等。
2. 噪声干扰：噪声 pollution 是医学影像处理中非常严重的问题之一。
常见的噪声来源包括成像设备本身的噪声以及信号传输过程中引入的噪声。
在图像处理过程中，可以采用滤波器来消除噪声。
常用的滤波器包括均值滤波器、中值滤波器、高斯滤波器等。
3. 伪影：伪影是由于成像设备或人体组织的不均匀性导致的图像畸变现象。
解决伪影问题的方法包括校正和补偿。
校正方法通过算法来修正伪影，在图像处理过程中实现伪影的削弱或消除。
补偿方法则尝试从原始图像中恢复丢失的信息。
二、图像分割问题医学影像分割是在医学影像中识别和定位感兴趣区域的过程。
影像分割技术在病灶检测和计量分析等领域具有重要应用。
然而，图像分割常常面临一些挑战。
1. 低对比度：医学影像中的对比度通常较低，导致分割结果不准确。
为解决这个问题，可以采用图像增强技术来增加图像的对比度，例如直方图均衡化、CLAHE等。
2. 边缘模糊：边缘清晰是图像分割的基础，但医学影像中的边缘常常模糊不清。
解决这个问题的方法包括边缘增强和边缘检测。
边缘增强方法通过对图像进行滤波处理来增强边缘的对比度，例如基于梯度的边缘增强方法。
边缘检测方法可以根据边缘的梯度变化来定位和识别边缘。
3. 目标多样性：医学影像中的目标多样性往往使分割任务变得更加困难。