基于自然梯度算法的變步長(zhǎng)盲源分離.pdf

1、盲源分離是信號(hào)處理領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，近幾年來(lái)，吸引了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)界和信號(hào)處理學(xué)界眾多學(xué)者的研究興趣。簡(jiǎn)而言之，盲源分離就是在傳輸信道特性未知、輸入信息未知或有少量先驗(yàn)知識(shí)的情況下，僅由系統(tǒng)輸出的混合數(shù)據(jù)恢復(fù)出獨(dú)立的信號(hào)源。目前，盲源分離廣泛地應(yīng)用到通信系統(tǒng)、語(yǔ)音識(shí)別、信號(hào)去噪、聲納問(wèn)題、生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理等領(lǐng)域。
　　 傳統(tǒng)的盲源分離算法均假設(shè)信號(hào)為平穩(wěn)信號(hào)，但是許多情況下信號(hào)的統(tǒng)計(jì)特性是隨時(shí)間變化，呈現(xiàn)循環(huán)平穩(wěn)特性，利用信號(hào)的這種特

2、性一方面能夠反映信號(hào)的非平穩(wěn)性，相對(duì)傳統(tǒng)方法而言，能更準(zhǔn)確地反映信號(hào)的本質(zhì)；另一方面與一般非平穩(wěn)信號(hào)相比，循環(huán)平穩(wěn)信號(hào)具有頻譜冗余特性，所以有一種潛在的抗干擾能力。因此，對(duì)信號(hào)的循環(huán)平穩(wěn)特性進(jìn)行分析，對(duì)于噪聲背景下的信號(hào)處理有著十分重要的意義。
　　 本文對(duì)盲源分離技術(shù)的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀和應(yīng)用領(lǐng)域進(jìn)行了闡述，在介紹了盲源分離和循環(huán)平穩(wěn)的理論知識(shí)的基礎(chǔ)上，提出了自然梯度算法實(shí)現(xiàn)互信息量最小化的盲源分離，通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)，該算法可以達(dá)到很