穩(wěn)定分布盲分離方法及應(yīng)用研究.pdf

1、近幾年來，盲源分離已經(jīng)逐漸成為信號(hào)處理領(lǐng)域研究的熱門課題，并且被廣泛應(yīng)用于語音信號(hào)分離、地質(zhì)勘探、水聲信號(hào)分離、空間陣列信號(hào)分離以及生物醫(yī)學(xué)信號(hào)分離等多個(gè)領(lǐng)域。但在實(shí)際應(yīng)用中，經(jīng)常會(huì)遇到具有顯著脈沖，概率密度函數(shù)具有厚重拖尾的信號(hào)與噪聲，這些信號(hào)特性已經(jīng)偏離了高斯分布而Alpha穩(wěn)定分布以其良好的性能被引入進(jìn)來進(jìn)行建模，這拓展了傳統(tǒng)信號(hào)分離的研究范圍，并逐步完善了盲源分離的理論框架。
　　 本文主要針對(duì)穩(wěn)定分布噪聲模型下基于非線

2、性混合輸入信號(hào)的盲信號(hào)分離進(jìn)行了研究，主要工作包括以下幾個(gè)方面：
　　 （1）介紹了穩(wěn)定分布非線性盲分離的研究目的和意義，闡述了穩(wěn)定分布盲分離問題的起源及發(fā)展動(dòng)態(tài)，分析了穩(wěn)定分布盲源分離的基礎(chǔ)理論，總結(jié)非線性盲源分離的基礎(chǔ)算法以及模型，著重對(duì)基于后非線性模型的非線性盲分離算法進(jìn)行了闡述。
　　 （2）提出了一種基于穩(wěn)定分布模型的非線性盲分離算法。算法主要分兩部分：線性處理部分和線性解混部分。其中，線性處理部分采用基于后非

3、線性模型的幾何線性化算法；線性解混部分采用基于最小離差-旋轉(zhuǎn)變換準(zhǔn)則下的盲源分離算法。主要步驟是非線性混合的源信號(hào)經(jīng)幾何線性化處理之后，將產(chǎn)生的新的線性觀測(cè)信號(hào)輸入到線性解混部分實(shí)現(xiàn)信號(hào)的分離。仿真結(jié)果從兩個(gè)方面論證了該算法良好的分離特性，并證明了該算法具有較高的實(shí)際意義。
　　 （3）研究分析醫(yī)學(xué)信號(hào)的分布特性，估計(jì)其分布特性參數(shù)，證明其符合穩(wěn)定分布模型的特性。在穩(wěn)定分布條件下基于最小離差準(zhǔn)則設(shè)計(jì)了一種自適應(yīng)濾波器，將這種濾波