盲源分离综述
新型的求解非线性盲源分离的神经网络算法综述
，即自组织
映射算法，其理论基础是矩形 映射。该算法简单，但其局限 性在于:当源信号与均匀分布有 很大的区别时会出现不可避免 的失真。Pajunen和Karhunen 而后提出了生成式拓扑映射来克 服自组织映射算法的缺陷
[2]
x(t )=f (s(t ))+n(t )=B2 (h(B1s(t ))+ς )+n(t )
质 量 工 程 卷
Quality Engineering
网 络 与 通 信 Network & Communications
如图4所示为LNL(线性-非 线性-线性)层叠模型。LNL模型 在建模非线性模型时具有更大的 一般性，因为它具有可以调整数 目的非线性层。后非线性模型和 数。与线性ICA不同的是，(2)中 的独立性不能保证信号分离结果 为唯一的解。为了降低不确定的 非唯一输出并补偿非线性失真， 提出在解混器代价函数中加入一 种信号限制条件。例如使用附加 的限制f
号 和 噪 声 信 号 。 { B 1， B 2} 是 N × N 的混叠矩阵， ς 是N×1的偏置向 量 ， 而 h(⋅)=[h1 (⋅) h2 (⋅) hN (⋅)]T 是 在混叠模型中标称非线性度的一 系列非线性函数。因为线性BSS 算法并不适用于该模型，所以研 究非线性算法就变得极为重要 了。
近百年来，基于独立分量分 析ICA的盲源分离受到了极大的 关注，正是由于其结构的简单性 及多功能性可以很好地应用于许 多信号处理领域。独立分量分析 的目的在于:根据已知的观测信 号，从非观测的源信号的线性混 叠信号中恢复出独立的源信号。 然而，在许多实际问题中，由于 感官或者外部环境的限制，源信 号往往是非线性混叠的或者是经 过非线性失真的。可以用数学公 式表示如下:
盲源分离技术研究与方法综述
第17卷第14期2017年5月1671—1815(2017)14-0141-07科学技术与工程Science Technology and Engineering V ol. 17 No. 14 M ay 2017©2017 Sci. Tech. Engrg.电子技术、通信技术盲源分离技术研究与方法综述李振璧王康"姜媛媛(安徽理工大学电气与信息工程学院，淮南232001)摘要结合盲源分离的发展状况，叙述盲源分离技术三种基本分类$单通道、多通道盲源分离％线性、非线性盲源分离％正 定、超定和欠定盲源分离。
在此基础上，对近年来出现的各种盲源分离方法归类，并分析每类方法的原理，最后，结合海内外 研究近况，对现有存在的问题及将来发展做出了展望。
关键词盲源分离 分离矩阵 混合矩阵 综述中图法分类号T N911.7; 文献标志码A盲源分离是根据观测到的混合信号来恢复出未 知源信号的过程。
日常生活和科学研究中，信号往 往是混合的未知信号，这就要用到盲源分离技术。
盲源分离研究始于20世纪80年代，由于在故障检 测、信号处理等领域具有广泛应用前景，短短二十几 年间，盲源分离相关理论和实际应用都得到了快速 发展[1—6]，已成为信号处理领域的研究热点。
盲源 分离技术常见分类有&根据混合通道个数分为单通 道[7—10]和多通道[11，12]信号盲源分离;根据源信号混 合方式分为线性混合和非线性混合，线性混合又分 为卷积混合和瞬时混合，非线性混合可分为一般非 线性模型和后非线性混叠模型;根据源信号与观测 信号数目关系可分为欠定[13—16]、正定[17]和超定[18]盲源分离。
在此基础上，从矩阵角度出发，按照是否求解矩 阵将盲源分离技术分为矩阵法和直接法两大类，并 介绍各自详细分类及原理，最后对盲源分离技术现 存问题及将来发展做出了展望。
2016年11月23日收到国家自然科学基金(61401215)、(51604011)和安徽省高校优秀青年人才支持计划重点项目（g〇qZD2016082)资助 第一作者简介&李振璧（1959!)，男，教授，硕士研究生导师。
盲源分离
盲源分离
盲源分离是指在信号的理论模型和源信号无法精确获知的情况下,如何从混迭信号(观测信号)中分离出各源信号的过程。
盲源分离和盲辨识是盲信号处理的两大类型。
盲源分离的目的是求得源信号的最佳估计，盲辨识的目的是求得传输通道混合矩阵。
1 引言
盲源分离主要分为线性混叠和非线性混叠两种。
非线性混叠的主要有通过对线性模型的扩展和用自组织特征映射的方法[8]。
对于振动信号的盲分离，从2000年才开始受到重视[9]，并且研究的范围主要在旋转机械和故障诊断中。
2 盲源分离基本概念
盲源分离问题可用如下的混合方程来描述[4]：。
盲源分离文档
盲源分离什么是盲源分离盲源分离（Blind Source Separation，简称BSS）是一种在数字信号处理中使用的技术，用于从混合信号中分离出源信号。
它的目标是通过对混合信号的统计特性进行分析和处理，将信号分离成单独的源信号，而不需要了解混合信号的具体构成和混合过程。
盲源分离的应用领域盲源分离在许多领域都有着重要的应用，特别是在语音信号处理和音频信号处理方面。
下面是盲源分离的一些应用领域：语音分离在电话会议、语音识别和音频处理等应用中，我们常常需要将不同的说话者的声音进行分离。
盲源分离可以用于这些场景中，通过对混合语音信号进行处理，将不同的说话者的声音分离出来。
音乐分离当我们听一首音乐时，可能会有多个乐器同时演奏，而我们希望能够单独听到每个乐器的声音。
盲源分离可以帮助我们从混合音乐信号中分离出不同的乐器信号，让我们能够更好地欣赏音乐。
图像处理盲源分离也可以应用于图像处理领域。
在图像传感器获取到的图像中，可能存在多个物体的光照信号的叠加。
通过盲源分离技术，可以将不同物体的光照信号进行分离，获得更清晰的图像。
生物医学信号处理在生物医学领域，往往需要对不同的生理信号进行分析和处理。
而这些生理信号可能同时存在于一个混合信号中。
盲源分离可以帮助我们从混合信号中分离出不同的生理信号，以便更好地对其进行分析和处理。
盲源分离的方法盲源分离有多种方法，下面介绍几种常用的方法：独立成分分析（Independent Component Analysis，简称ICA）独立成分分析是一种基于统计特性的盲源分离方法。
它假设混合信号中的源信号是相互独立的，并尝试通过将混合信号经过线性变换，使得变换后的信号的分量之间相互独立。
因子分析（Factor Analysis）因子分析也是一种基于统计特性的盲源分离方法。
它假设混合信号是源信号的线性组合，并尝试从数据中推断出源信号和混合系数。
相关矩阵分解（Correlation Matrix Decomposition）相相关矩阵分解是一种非统计的盲源分离方法。
面向语音信号处理的盲源分离技术研究
面向语音信号处理的盲源分离技术研究随着智能家居和人机交互技术的飞速发展，语音信号处理技术越来越成为人们关注的焦点。
不论是智能语音助手还是智能家居设备，如何将语音信号分离出需要的信息，成为了语音信号处理研究的重要问题之一。
而盲源分离技术，作为一种重要的语音信号处理方法，也因此备受关注。
1. 盲源分离技术的定义和基本思想盲源分离技术，是指在不知道原始数据和信号传输路径的情况下，对混合信号进行分离。
其基本思想是从一个混合信号收集到的多维数据中，分离出不同“源”之间的成分。
这些分离出的成分，分别对应原始信号中的各个部分。
2. 盲源分离技术的分类盲源分离技术根据不同的假设和方法，可以分为盲源分离、盲滤波和盲识别三种不同的技术。
2.1 盲源分离最常见的盲源分离技术是基于独立成分分析（ICA，Independent Component Analysis）的盲源分离方法。
该方法基于高斯分布下独立性假设，将多维混合信号转化为多个相互独立的信号。
该方法已经被广泛应用于语音信号处理、图像处理等领域。
2.2 盲滤波盲滤波技术基于混合信号在频域的特殊结构。
通过频域变换方法，将混合信号转化为子带信号，进而实现盲滤波。
常用的盲滤波方法包括频域盲信号分离（FBS），盲信号提取和筛选（BSS）等。
2.3 盲识别盲识别技术是将线性盲源分离方法和非线性盲源分离方法相结合。
该方法通常基于假设混合信号中各信号的概率密度函数已知，并通过改变盲源分离模型设计来实现盲源分离控制。
3. 盲源分离技术的应用盲源分离技术在语音信号处理、图像处理、雷达信号处理、生物医学等领域都有广泛的应用。
3.1 语音信号处理在语音信号处理方面，盲源分离技术被广泛用于语音信号的降噪、语音信号的分离和重构等方面。
对于语音信号的盲源分离，ICA 是目前应用最为广泛的方法之一。
在实际应用中，ICA 可用于语音信号的源自动分离，通过自适应学习算法来降低语音信号中的噪声。
3.2 图像处理在图像处理方面，盲源分离技术被广泛用于图像信号的分离和还原。
盲信号分离技术研究与算法综述_周治宇
Research and Survey on Algorithms of Blind Signal Separation Technology
Z HO U Z hi-yu CH EN H ao
( N at ional K ey Laborat ory of S pace M icrow ave Techn ol ogy , C hina A cademy of S pace Tech nology( Xi' an) , Xi' an 710100 , China)
第 36 卷 第 10 期 2009 年 10 月
计 算 机 科 学 Computer Science
V ol . 36 No . 10 Oct 2009
盲信号分离技术研究与算法综述
周治宇 陈 豪 ( 中国空间技术研究院西安分院空间微波技术国家级重点实验室 西安 710100)
摘 要 盲信号分离技术是从接收信号中恢复未知源信号的有 效方法 , 已经成 为神经网络 和信号处 理等领域新 的研 究热点 。 首先介绍盲信号分离的发展状况 , 然后在 介绍了盲信号分离的线性瞬时模型 、线性卷积模型和 非线性模型的 基础上 , 对相应模型求解算法的基本原理 、特点进行了阐述 , 接着还对 与盲信号分 离紧密相 关的盲信号 抽取技术 进行 了综述 , 最后指出盲信号分离技术的研究 方向和广阔的应用前景 。 关键词 盲信号分离 , 独立分量分析 , 盲源分离 , 综 述 中图法分类号 T N 911 . 7 文献标识码 A
方面的专著 , 对国内盲信号分离的研究 Nhomakorabea了积 极推动作用 。 目前公认的在盲信号分离领域做得较成功的几个研究小 组如表 1 所列 。
表 1 盲信号分离领域代表性研究机构 、专家及成果表
欠定盲源分离技术研究与算法综述
欠定盲源分离技术研究与算法综述阐述了欠定盲源分离的基本模型。
从单通道盲源分离和多通道欠定盲源分离角度出发，对算法进行归类，并介绍各类算法的原理与研究现状。
最后，对欠定盲源分离存在的问题和发展趋势进行了总结和展望。
标签：欠定盲源分离；单通道盲源分离；多通道欠定盲源分离1 引言盲源分离是指在源信号和传输通道过程未知的情况下，仅由观测信号恢复出源信号的过程。
“盲”主要包括两层意思：一是源信号未知；二是源信号的传输混合通道参数未知。
日常生活中，传感器所采集的通常都是混合信号，对信号处理产生干扰。
盲源分离能将多个混合信号分离出来，从中获取有用信息，具有实际运用价值。
盲源分离通常假设观测信号数目不小于源信号，但是实际生活中，受到种种条件限制，传感器安装较少，碰到的多数是欠定情况，因此，欠定盲源分离的研究在工程运用中更具有现实意义。
本文首先介绍了欠定盲源分离的基本模型，然后从单通道和多通道两个角度出发，结合国内外研究现状，对欠定盲源分离算法进行归类介绍。
最后针对目前存在的问题和发展进行总结和展望。
2 欠定盲源分离模型设源信号为s（t）=[s1（t），s2（t），…，sn（t）]，观测信号为x（t）=[x1（t），x2（t），…，xm（t）]，其中s1（t），s2（t），…，sn（t）为n个相互独立的源信号且他们的均值为零，x1（t），x2（t），…，xm（t）为m个观测信号，则混合模型可表示为：（1）其中A为混合矩阵，它是m×n列满秩矩阵，n（t）为m维具有可加性的高斯白噪声。
当m1，此时是单通道盲源分离；若m>2，即为多通道欠定盲源分离。
3 欠定盲源分离算法欠定盲源分离算法不同于传统算法，即使知道源信号的混合矩阵，也无法通过求逆矩阵的方法确定源信号。
因此，对于欠定盲源分离，不能通过线性算法来解决，只能通过非线性放法对源信号进行估计。
本文将欠定盲源分离分为单通道和多通道，从这两个角度对算法进行归纳总结。
《2024年度EMD及盲源分离在管道泄漏检测中的应用研究》范文
《EMD及盲源分离在管道泄漏检测中的应用研究》篇一一、引言在现代化工业和城市基础设施中，管道系统起着至关重要的作用。
然而，由于多种原因（如老化、腐蚀、压力变化等），管道泄漏成为常见的安全问题。
因此，高效的管道泄漏检测方法至关重要。
近年来，EMD（经验模态分解）及盲源分离技术在信号处理领域展现出显著的应用潜力。
本文旨在探讨EMD及盲源分离技术在管道泄漏检测中的应用研究。
二、EMD及盲源分离技术概述1. EMD技术EMD是一种基于信号时频特性的处理方法，能够自适应地将非线性、非平稳信号分解为有限个固有模态函数（IMF）。
这些IMF代表了信号在不同时间尺度的局部特征，可以有效地提取出信号中的有用信息。
2. 盲源分离技术盲源分离技术是一种从混合信号中提取出原始信号的技术。
在管道泄漏检测中，由于泄漏信号往往与其他噪声信号混合在一起，盲源分离技术可以有效地分离出泄漏信号，从而提高检测的准确性。
三、EMD及盲源分离在管道泄漏检测中的应用1. 信号预处理在管道泄漏检测中，首先需要对采集到的信号进行预处理。
EMD技术可以对信号进行去噪、滤波等处理，提取出与泄漏相关的特征信息。
这些特征信息可以更好地反映管道的实际状况，为后续的泄漏检测提供基础。
2. 盲源分离经过预处理后的信号中仍然可能存在其他噪声信号与泄漏信号的混合。
此时，可以利用盲源分离技术对混合信号进行分离。
通过分析各个源信号的统计特性，可以有效地将泄漏信号从混合信号中提取出来。
3. 泄漏检测与定位通过EMD及盲源分离技术处理后的泄漏信号，可以进一步进行泄漏检测与定位。
根据泄漏信号的特性和变化规律，可以判断出管道是否存在泄漏，并确定泄漏的位置。
这种方法具有较高的准确性和可靠性，可以有效地提高管道泄漏检测的效率。
四、实验与分析为了验证EMD及盲源分离技术在管道泄漏检测中的应用效果，我们进行了相关实验。
实验结果表明，该方法在处理非线性、非平稳的管道泄漏信号时具有较好的效果。
盲源分离应用领域
盲源分离应用领域
盲源分离（BSS: Blind Source Separation），又称为盲信号分离，是指在信号的理论模型和源信号无法精确获知的情况下，如何从混迭信号（观测信号）中分离出各源信号的过程。
盲源分离和盲辨识是盲信号处理的两大类型。
盲源分离的目的是求得源信号的最佳估计，盲辨识的目的是求得传输通道的混合矩阵。
应用领域
盲源信号分离是一种功能强大的信号处理方法，在生物医学信号处理，阵列信号处理，语音信号识别，图像处理及移动通信等领域得到了广泛的应用。
盲源分离（BSS：Blind source separation），是信号处理中一个传统而又极具挑战性的问题，BSS指仅从若干观测到的混合信号中恢复出无法直接观测的各个原始信号的过程，这里的“盲”，指源信号不可测，混合系统特性事先未知这两个方面。
在科学研究和工程应用中，很多观测信号都可以看成是多个源信号的混合，所谓鸡尾酒会
问题就是个典型的例子。
其中独立分量分析ICA（Independent component analysis）是一种盲源信号分离方法，它已成为阵列信号处理和数据分析的有力工具，而BSS比ICA适用范围更宽。
目前国内对盲信号分离问题的研究，在理论和应用方面取得了很大的进步，但是还有很多的问题有待进一步研究和解决。
盲信号分离技术综述
P ( C M A ) 分离 , 虽然仿 真条件 比较理 想 出现 了一些相 关文献
积极 推动作用 !
2.卷积混合模型
设n个源信 号 , 有一个未知 的线 性混合 . 每 个分量在 不 同混合信 号里 的延迟均 不同 ! 这 时可将 滤波器 (通 常
是F R 滤波器 ) 或 者多项式作 为混合矩 阵A 的元 素 ! 卷积 I 混合信号的数学模型可 以用公 式 (3 )
峨 目 嘴 . .
专题 忘 汀 四 技术 O
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解放 军理工大学通 信工程学院 总装航天研 发 中心
种非线性的依赖关系 其混合模型可 用式 (引 表示 :
(4 )
不 断的调 整分 离矩 阵W , 使得y t卜w x( )是源信 号的 ( t 一个尽可能准确的估计 ! 从 源 信 号 的混 合 方 式来 分
图] 盲源分离原理框图
x(t)= F 笼 )} s(t
其中
F 钾} 表示未知 的非线 性 函数 ! 非 线性混合 盲 在非线 性混 合的实 际问题
就可 以实现 S二 t +N (t 的估计 ( s) )
文将 盲源分 离技术应 用信息 安全领域 中 . 提 出一种新 的 基于 完全覆盖 策略 的数据保 密方法 : 李加文 李从心提 出 了在频 域利 用瞬 时盲分 离/主 成份分 析/瞬 时混 合盲 分
噪处理 完成对源 信号 的估 计 ! 有一种情 况 . 如果 噪声满 足盲信号 分离 中对源信号 的假设 条 , 且 源信号 与噪声 信号 的数 目总和 不大于接 收信号 的数 目时
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应用场景
图 • ICA可以用于二维数据，如图像滤波、图像特征提取、图像增
像 处
强，人脸监测和识别、卫星遥感图像的恢复重建分类等。
理 • 主要任务是从被污染的图像中恢复出图像原面目，有效地消除 领
域 获取图片时由相机抖动传输噪声叠加等原因造成的图像质量问题。
a11s1 a21s1
(t) (t)
a12s2 (t) a22s2 (t)
a13s3 (t ) a23s3 (t )
x3(t) a31s1(t) a32s2 (t) a33s3(t)
麦克风3 x3 (t)线性 Nhomakorabea积混合模型
线性卷积混合模型（简称卷积混合模型）是一种接收端观测信号是源信号及其
常用分类
根据是否存在时间延迟： 瞬时混合模型（研究的最早，最成熟） 卷积混合模型（近几年研究很多）
根据混合方式 线性混合模型（研究的最多） 非线性混合模型（很不成熟）
观测信号与源信号数量关系对比 观测信号大于源信号——超定 观测信号等于源信号——正定 观测信号小于源信号——欠定（有专门的单
通道盲源分离，如用于指纹提取）
时延信号的线性组合。假设源信号是S(t) [s1(t), s2 (t),..., sn (t)] ,且n个信号间相互 独立，经过线性卷积混合，得到m个观测信号X (t) [x1(t), x2 (t),..., xm (t)] ,其混合 模型和分离模型如下：其中i——信道延迟时间
X (t) A(i)S (t i) i
应用场景
➢ 移动通信中，ICA技术能够有效地消除噪声、抑制 声 干扰、增强语音，提高通信质量； 信 ➢ 通过ICA方法对车辆行驶时产生的声音信号进行分 号 离，对车辆个数与行车方向进行估计，实现车辆的 处 简单分类； 理 领 ➢ 在工业领域，根据机械运动时发出一个固有的信号， 域 携带机械本身的结构信息和运动状态信息，通过对
...
Amn
(
z)
需要注意的是，此处A(z)中每个元素都为一个多项式表达式，与线性瞬时混合 模型模型假定如下：
X (t) f (S(t))
式中， S(t) [s1(t), s2 (t),..., sn (t)]
X (t) [x1(t), x2 (t),..., xm (t)]
应用场景
生
心电图（ECG）脑电图（EEG）信号分离
物
医
听觉信号分析、功能磁共振图像（FMRI）分析
学
领
处理孕妇身上测到的心电信号
域
应用场景
阵 列 •在阵列传感器中，各传感器接收到混合信号， 信 号 源信号和混合信号特性未知，是典型的盲分 处 离应用问题。 理 领 •在移动通信阵列天线处理，海洋声呐探测等 域 方面的作用越来越重要。
声音提取：
典型例子：“鸡尾酒会”的问题。
人的大脑可以很快辨出或集中听某种需要关注声音。
如下为典型的盲源分离第一种模型，线性瞬时混合模型（ ICA模型）
s1(t)
a11
a12
a21
s2 (t )
a a 22 13
a 23
a31 a32
s3 (t)
a33
麦克风1 x1 (t)
麦克风2 x2 (t)
xx21((tt))
——未知的N个统计独立源信号 ——观测的M个混合信号（观测信号）
f [ f1, f2 ,..., fn ] ——未知的N个分量的实值混合函数
Y(t) g(X (t))
式中，Y (t) [ y1(t), y2 (t),..., yn (t)] ——源信号的估计信号向量
非线性BSS的研究目标是求解出f的逆函数g，从而估计出源信号，即估计统 计独立源。但g一般有无穷解，为了减少这种解的不唯一性，有学者提出增 加一些源信息的先验知识等。关于盲源分离（BSS）的研究仅有二十多年的 时间，针对线性混合方式的盲源分离的解决方案尚且不完善，对于更复杂的 非线性混合方式的盲源分离的研究更是收到多种限制。
Y (t) W (i) X (t i) i
对上述混合模型做离散Z域变换如下：
式中，
X(z)=A(z)S(z)
A11(z) A12 (z) ... A1n (z)
A(
z)
A21
(
z)
A22 (z)
...
A2n
(
z)
...
... ... ...
Am1
(
z
)
Am2 (n)
盲源分离综述
背景介绍
问题的引入
在一个房间内有几个人在 同时说话，在不同的位置上 安置一组传声器，各传声器 所测得的信号是具有不同权 重的原语音信号的混合信号。
要求是从接收的混合信号分 离出原语音信号以达到识别 的目的——鸡尾酒会问题。
源信号S(t) 混合系统A
混合信号X(t)
盲信号分离基本数学模型