基于卷积混合的确定性信号盲分离

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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。

盲解卷积算法-盲信号实验报告

a b L (a 1) 2 (b ) 2 ( ) 2 2 2
（7）
目的是寻找系数(a,b)使L最小，这要求变量L随系数(a,b)而变并使之为零对上式进行简化，取L对a和b的偏导数，并使其为零，得到：
5 a b 2 2 a 5 b 0 2
i=input('输入想得到的延迟脉冲的延迟时间:'); y=[zeros(1,i),1,zeros(1,2*m-2-i)]; %期望输出
n=length(y); r_xx=xcorr(x); A=fliplr(r_xx(1:m)); R=toeplitz([(1+p/100)*A(1),A(2:length(A))]); %产生Toeplitz矩阵 r_xy=xcorr(x,y); G1=fliplr(r_xy(1:n)); G2=G1(1:m); h=inv(R)*G2'; z=conv(x,h'); subplot(212); plot(z) %绘制满足最小均方误差的实际输出结果 %h为维纳滤波器系数 %计算实际输出信号 %输入和期望输出的互相关 %计算子波的自相关
期望输出很近似，在输入子波幅度很小的区域得到的实际输出结果误差很大。 3.5 得到均方误差最小的实际输出运行结果： j =13; min1=0.0015.
4．讨论地震子波的相位对处理结果的影响地震数据处理的目地是将野外采集的地震记录用处理模块进行处理后得到成像好，分辨率高的地震剖面，地震记录可描述为地震子波与地层脉冲响应或地下反射系数的褶积。就某种意义是那个讲，地震数据处理实际上就是一个对地震子波不断改造的过程。地震子波经过傅立叶变换之后可以得到振幅谱和相位谱，因此在地震记录中可通过拓宽地震子波的振幅谱来提高地震剖面的分辨率，也可以通过改变

基于机器学习的盲源信号分离技术研究

基于机器学习的盲源信号分离技术研究近年来，随着科技水平的提高和应用的深入，人们对于盲源信号分离技术的研究越来越深入。

而机器学习技术，尤其是深度学习算法的应用，使得盲源信号分离技术迎来了一个新的发展时期。

一、盲源信号分离技术的背景盲源信号分离技术是一种基于混合信号的分析方法，通过对不同的混合信号进行分析，将其转化为原始信号，以获得更加准确的信息。

该技术在信号处理、通信、语音识别等领域中有着广泛的应用。

由于混合信号中包含了多个源信号，因此分离这些源信号是盲源信号分离技术的首要任务。

而在传统的盲源信号分离技术中，主要采用了独立成分分析（ICA）、因子分析（FA）等方法。

然而这些方法在实际应用中存在着很大的局限性，特别是对于非线性混合信号的分析，效果并不理想。

随着机器学习技术的发展，尤其是深度学习算法的出现，盲源信号分离技术得以取得了新的突破和进展。

通过机器学习技术，我们可以更加有效地对混合信号进行分析，并准确地分离出源信号。

二、盲源信号分离技术的实验研究1. 信号模型建立为了对盲源信号分离技术进行实验研究，我们需要首先建立信号模型。

在模型建立中，我们分别构造了两组音频信号，并将这两组信号进行线性混合，得到了混合信号。

2. ICA算法实验在传统的盲源信号分离技术中，ICA算法是应用最广泛的一种方法。

因此我们首先对ICA算法进行了实验研究。

在实验中，我们使用了Python语言编写了ICA算法，并利用Matlab软件进行了信号分离与重构。

实验结果表明，在较小的信号量级下，ICA算法在信号分离方面能够取得较好的效果。

但是随着信号的复杂度增加，ICA算法的效果逐渐下降。

3. 基于深度学习的盲源信号分离实验继续进行实验研究，我们采用了最新的深度学习算法，包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），对盲源信号分离技术进行了探索。

在实验中，我们通过构建深度学习模型，针对不同的信号模型进行了实验。

实验结果表明，基于深度学习的盲源信号分离技术可以提高信号分离的效果，并且随着网络深度增加，分离效果逐渐提高。

混合语音信号的盲分离

把（）（）２，３式变换到频域分别有ＹＷ）（＝Ｗ（３（）Ｗ）Ｗ９（）５（）６
从（）６式可以看出，５与（）卷积混合盲分离变成了频域中的瞬时混合盲分离。因此，在频域中用瞬时混合盲分离的方法就可以求解时域中的卷积混合盲分离问题。
维普资讯
山西电子技术
２００８年第１期
通信技术
混合语音信号的盲分离
张倩蓉王新新
（兰州交通大学电子与信息工程学院，甘肃兰州７０７）３００
摘要：重点研究了卷积混合语音信号的盲分离方法。语音信号是非平稳信号，是它在短时间上具有平稳但
２ＩＡ基本原理Ｃ
设有Ｎ个未知的的源信号Ｓ（）＝ｌｔ，～Ｎ，构成一个
列向量Ｓ（）Ｓ（）Ｓ（） … ，Ｎ（），中ｔ离散ｔ＝［ｌｔ，２ｔ，ｓｔ其是
域。混合语音信号的分离是盲源分离技术研究初衷，也是信号处理领域中的一个难题。我们所要研究的混合语音信号盲分离问题就是用麦克风阵列或多个麦克风阵列来模仿人的耳朵，采集得到相互干扰的混叠语音信号，然后通过分离算法将混叠的语音信号相互分离开来，提取我们所感兴趣的信号。“ 鸡尾酒会” 问题是语音盲分离问题的典型描述。它
表示如下：
卅Ｄ１一
ＩＡ学习过程分为两步：一步建立一个以ｗ为变元Ｃ第的目标函数Ｌ（）如果某个ｗ能使Ｌ（）到极大（ｗ，ｗ达小）值，ｗ即为所需的解。第二步即是用一种有效的算法求该ｗ。按照Ｌ（定义的不同和求ｗ的方法不同可以构成各ｗ）种ＩＡ算法。Ｃ

解卷积混合语音频域盲分离的次序问题新方法

ｒｎｎ．Ｉｓａｔｎｏｓｂｉｄｓｕｃｅａａｉｎ（ＳｏｍｅｔｎｔｎａｅｕｌｏｒｅｓｐｒｔｏＢＳ）ｃｎｏｅａａｅｔｅｓｅｃｏｒｅｌｎａｎｔｓｐｒｔｈｐｅｈｓｕｃｓｗｅ１．
Ｋｅｒｓｌｄｓｕｃｅａａｉｎ（Ｓ；ｎｅｅｄｎｏｏｅｔａａｙｉ（Ｃ）ｉｅｔｏｆｙｗｏｄ：ｂｉｏｒｅｓｐｒｔｏＢＳ）ｉｄｐｎｅｔｃｍｐｎｎｎｌｓｓＩＡ；ｄｒｃｉｎｏｎ
ｔｔｔｅｐｏｐｓｄａｇｉｈｍａｏｖｒｈａｈｒｏｅｌｏｒｔｃｎｓｌｅｐｅｍｕｔｔｏｏｅｏｆｒｃｖｒｄｓｒｅｎｆｅｕｎｃ — ａｉｎｐｒｂｌｍｅｏｅｅｏｕｃｓｉｒｑｅｙｄｏｉｎｅｒｅｔｅｍｉｅｐｅｃｏｃｓｍａｎａｄｓｐａａｔｈｘｄｓｅｈｓｕｒｅ．
关键词：信号分离；立元分析；达方向；盲独波时频二元掩模中图分类号：ＴＮ９２３１．４文献标识码：Ａ
ＡｐｏｃｏＰｅｍｕｔｔｏｉｎｍｅｔｏｉｏｒｅＳｐａａｉｎｐｒａｈｔｒａｉｎＡｌｇｎｆＢｌｎｄＳｕｃｅｒｔｏｉｅｕｎｃ — ｍａｎｆｒＣｏｖｌｔｖｉｉｐｅｃｎＦｒｑｅｙＤｏｉｏｎｏｕｉｅＭｘｎｇＳｅｈ
第２卷第６３期２００８年】１月

盲信号分离及其应用

信号处理领域中其他类似的应用

在阵列信号处理技术中仅仅凭借传感器的观测信号估计未知信号源的波形在生物医学信号中提取有效信号在无线通信中利用一个信道实现多用户通信服务在语音识别中达到“鸡尾酒会效应”
合肥工业大学计算机与信息学院图像信息处理研究室 Tel:2901393 Email:images@ /organ/images
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本次讲座的主要内容
盲分离的基本理论解决盲分离问题的典型算法盲分离的应用、研究现状和发展趋势

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数学建模

线性瞬时混合盲信号分离的数学建模线性卷积混合盲信号分离的数学建模非线性（Post-Nonlinear, PNL）混合盲信号分离的数学建模
合肥工业大学计算机与信息学院图像信息处理研究室 Tel:2901393 Email:images@ /organ/images
x(t) =
k
A(k ) s(t k )

这里x(t)和s(t)分别代表观察信号和源信号。A(k)为混叠矩阵，又称为冲激响应。

线性瞬时混合线性卷积混合非线性混合

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发展状况

盲信号分离是一种功能强大的信号处理方法对其研究始于二十世纪八十年代中后期有关的理论和算法都已经取得了较大的发展对于线性瞬时混合信号的分离问题、卷积混合信号的分离问题以及非线性混合信号的分离问题都做了深入的研究，提出了许多经典算法用于语音信号分离、图像特征提取和医学脑电信号的分离等方面

盲源分离

峭度
• 峭度（Kurtosis）K是反映振动信号分布特性的数值统计量，是归一化的4阶中心矩
●
它描述的是概率函数通告死分布的偏离程度
盲源分离算法提取胎心电
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。
• 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。
盲信号分离的目标函数
• 熵（信息熵）：表示每个消息提供的平均信息量，非负，是信源的平均的不确定性的描述。假设有离散的随机变量X，则信息熵： H(x)=E[log1/p(ai)] 类似的还有差熵、负熵
互信息
• 两个事件X和Y的互信息定义为： I(X,Y) = H(X) + H(Y) - H(X,Y) 其中 H(X,Y) 是联合熵，其定义为： H(X,Y) = - ∑ p(x,y)logp(x,y) 其中p(x,y)是概率。互信息的最小化和熵的最大化即可获得最大的独立性

⑴信号的混合方式及其对应的数学模型： A、线性瞬时混合（胎心电分离问题） X(t)=AS(t) B、线性卷积混合 x(t)=∑A(k)s(t-k) C、非线性混合 Y(t)=f(Z(t))
⑵盲分离问题的假设条件： 1）源信号S1(t),S2(t)…Sn(t)在统计上是相互独立的 2）A是列满秩的常数矩阵 3）源信号是非高斯信号且至多有一个是高斯信号。

线性卷积混合模型_盲源分离及其在混沌信号处理中的应用_[共2页]

第2章盲源分离的基本理论与算法13 联合对角化方法利用观测信号的高阶累积量去估计源信号。

其基本步骤是，首先确立评价源信号独立性的分离准则，然后通过一定的变换将分离准则化为含有对角形成分的表达式，最后利用联合对角化方法实现盲源分离。

联合对角化方法计算量很大，工程实现时可操作性不强。

Amari 与Cichocki 提出的自适应盲源分离算法克服了这一弊端。

自适应盲源分离算法是一种逐步迭代的智能化方法，其基本思路是首先确定分离准则，然后通过自适应算法调节分离矩阵以达到盲源分离的目的。

按照分离思想的不同可以分为逐一提取算法和同步分离算法。

逐一提取算法是由芬兰Helsinki 大学的Oja 基于源信号非高斯性测度所给出的一类fixed-point 算法[43]，该算法可以提取单个具有正或负峭度的源信号。

同步分离算法大体上可以分为基于信息论的方法和神经网络的方法。

它们在形式上是一致的，只是非线性函数的具体选择不同。

总的来说，逐一提取算法具有同步分离算法不能比拟的优点。

在源信号及传输信道无法满足完全分离条件时，同步分离算法将失去作用，而逐一提取算法将会提取到能够被提取的源信号。

更为重要的是，在很多场合下感兴趣的信号恰恰是众多被混合的源信号中的很小的一部分。

不过，当源信号及传输信道满足完全分离条件时，同步分离算法的分离速度将优于逐一提取算法。

几何分离方法是最近发展起来的一种简单、快速的盲源分离算法。

1996年Puntonet 首次提出了一种基于两个均匀分布信号混合的几何分离算法，该算法利用了信号独立时的几何特征作为分离目标，通过调整分离矩阵达到盲源分离的目的。

该方法计算量小、分离速度快，后来Mansour 在文献[44]中首次将该算法推广到多个信号混合的情形。

不过总的来说，几何算法要求假设源信号服从均匀分布，因此该方法的推广能力是有限的。

2.1.2 线性卷积混合模型更一般地，若接收端观测信号是源信号及其时延信号的线性组合，称为线性卷积混合模型（简称卷积混合模型）。

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科园月刊
Ｉ
Ｉ１
Ｉ毫业酮究啊九
基于藿积混合的确定性信号盲分离
张建超赵中东。１２３部队２海军航空工程学院青岛分院／．６５９．
［摘要］盲信号源服从统计独立分布（１１即．．ｄ序列）是现在大部分基于卷积混合模型的盲分离算法的假设条件，在实际仿真中也要求有色信号在处理之前进行预自化，但对于象正弦这样的确定性信号都没有讨论。本文将针对确定性信号的盲分离问题展开讨论，并对信号进行了仿真，仿真结果表明确定信号虽不满足ｊ．．ｄ序列要求，但在一定条件下仍可进行盲分离。１［关键词］盲信号，卷积混合
一
、
其中
一
Ｌ
，
为
，
其
ｐ
］
Ｈｚ＝（）ｚｓ）ｓ — ）（ ∑ＨｐｚＣ（＝（）一－ｋｋ＂
乙Ａ结ｍｒｉ
积混合模型下的盲信号分离问题。设有两个统计独立的信
［ｅｏｄ］Ｂｉｄｓｕｃ，ｏｖｌｔｖｘｕｅＫｙｗｒｓｌｎｏｒｅＣｎｏｕｉｅｍｉｔｒ
引言盲信号的混合模型一般可分为两种，瞬时混合模型和卷积混合模型。瞬时混合没有考虑到信号的延迟，而卷积混合则考虑了延迟，所以卷积混合模型更接近于实际情况。大部分卷积混合情况下的肓分离算法都引入有限冲激响应滤波器，然后估计滤波器的系数，达到盲分离的目的。Ａａ在１９年提出了一种自然梯度下降法解决了卷ｍｒ￣９７
号源ｓ（）２七，ｌｓ（）并且服从统计独立分布（ｉ）构ｉｄ。令・・
即（＝ｙ） ∑Ｗ（，ｘ — ）［（后ｓ）七ｐｋ（ｐ＝ｃｚ】（）ｋ，Ｊｉ｝
∑ Ｃ
Ｚ
ｓ尼＝［（）２尼，积模以示为：（）ｓ尼Ｓ（】则卷混合型可表１，
吖
ｘ） ∑Ｈｐ（ｐ＝Ｈｚｓ）（（＝（ｓ－）［（（１尼）ｋ】尼）
ｐ＝Ｏ
或者完全取消ＢＤ控制报文（Ｆ查询模式下）。２参数修改．３ＢＤ的各种参数在会话建立起来以后都可以动态的改变，Ｆ但是不影响会话的当前状态，其中可以动态改变的参数有：ＤＴ、ＭＩ能去使能ＥＨＭＩＲＲ、使ＣＯ功能、能去使能查询功能、使使能去使能认证等。对于ＤＴ增加时，本地实际的发送间隔ＭＩ不能改变直到接收一个Ｆ比特为１ＢＤ控制报文，这是为的Ｆ了保证远端系统在本地发送间隔增加时更新了它的检测时间；对于ＲＲ减少时，远端计算的检测时间必须不能改变，直到ＭＩ接收到一个Ｆ比特（参见报文格式字段解释）为１ＢＤ控的Ｆ制报文。这是为了保证在减少检测时间之前，远端系统已经按照较高的速率发送ＢＤ控制报文。Ｆ３Ｆ的标准化ＢＤ自从２００４年７推出ＢＤ标准的第一个草案起，ＩＴ月ＦＥＦ开始了ＢＤ协议的讨论修订，至今已经从ｄｆｂｓ－０发展到ＦｒｔａＯａｅｄｆｂｓ一３ｒｔａｅ０，在这期问经历了一次版本的变化，从版本０升ａ级为版本１。ＢＤ协议已经被整个业界所接受和认可。虽然ＢＤ技术ＦＦ标准是一个新的协议标准，但是在大量厂商参与的情况下，我们相信ＢＤ技术将更加完善和成熟。以后必将形成一个技术Ｆ成熟，众多厂商支持，得到广泛应用的闰际标准技术。４ＦＢＤ典型应用根据ＢＤ的检测特点，可以说它是针对通信转发故障检Ｆ测的最好方案，其典型应用于应用于快速重路由随着ＮＮ、ＩＴＧＰＶ的发展，ＩＰ网络向多业务发展，同时承载多种业务，对可靠性、安全提出了更高的要求。目前，很多周外运营商倾向于使用ＭＰＳＶＮ来隔离不同的业务，这样做ＬＰ
ｄｓｕｓｄｈｐｏｌｈｔｌｎｓｕｃｅａａｉｎｆｔｅｅｅｍｉｅｏｕｄｒｔｅｏｎｏｌｔｖｍｉｔｒ．Ｉｔｉａｔｃｅｂｉｄｉｃｓｅｔｅｒｂｅｍｔａｂｉｄｏｒｅｓｐｒｔｏｏｈｄｔｒｎｄｆｎｅｈｃｖｕｉｅｘｕｅｎｈｓｒｉｌ，ｌｎｓｕｃｓｓｐｒｔｉｎｆｄｔｒｎｄｓｇｎｌ，ｓｃａｉｇｌｆｅｕｎｙｓｇａ。ｗｌｂｓｕｓｄ．Ａｎｔｌｓ，ｗｅｃｎｓｅｈｔａｔｏｈｏｒｅｅａａｏｏｅｅｍｉｅｉａｓｕｈｓｓｎｅｒｑｅｃｉｎｌｉｌｅｄｉｃｓｅｄａａｔａｅｔａｌｈｇｄｔｒｉｅｉｎｓｃｎｎｔｓｔｓｙｔｅｃｎ１１ｎ１１ｄｈｓｉｎｌａｌｏｂｅｐｒｔｄｆｈｖｎｎｕｈｂｎｗｉｈｅｅｍｎｄｓｇａｌａｏａｉｆｈ０ｄｔ０一．．。ｔｅｅｓｇａｓｃｎａｓｅｓａａｅ．ｉａｉｇｅｏｇａｄｔ．
ｒＡｓｒｃＩｓｗｅｌｎｗｔａｉｎＩｈｔａｅ１ｉｄａｅｔｅｂｓｃａｓｍｐｉｈｔｍｏｔ１ｎｓｕｅｓｐｒｔｏｌｏｉｈｓｂｔａｔ１ｔｉｌｋｏｎｈｔｓｇａｓｔａｒ．．ｒｈａｉｓｕｔｏｎｔａｓＢ１ｄｏｒｅａａｉｎａｇｒｔｍｏｃｎｏｕｉｅｆｏｖｌｔｖｍｉｔｒｍａｅＤｒｎｔｅｉｌｔｏ，ｉｉｒｑｒｄｈｔｈｍｘｄｉｎｌａｅｒｗｉｅｎｄ．Ｆｗｒｉｌｓａｅｘｕｅｋ．ｕｉｇｈｓｍｕａｉｎｔｓｅｕｉｅｔａｔｅｉｅｓｇａｓｒｐｅｈｔｅｅａｔｃｅｈｖ