盲信號檢測與處理的算法研究與系統(tǒng)仿真.pdf

1、盲信號處理（BlindSignalProcessing，BSP）是20世紀最后10年迅速發(fā)展起來的新的研究領域。它是指在傳輸信道特性未知、輸入信息未知或僅有少量先驗知識的情況下，從系統(tǒng)的輸出信號中分離或估計源信號的波形。目前其子領域包括盲源分離（BlindSourceSeparation，BSS）、盲信號提?。˙lindSignalExtraction，BSE）、盲反卷積（BlindDeconvolution）和盲均衡（BlindEqu

2、alization）、盲辨識（BlindIdentification）等。 盲信號處理已經(jīng)成為當今信息處理領域中熱門的課題之一，并在地震勘探、移動通信、語音處理及生物醫(yī)學工程等領域顯示出誘人的應用前景。其中聲源盲信號的檢測與處理，尤其是語音處理，已成為盲處理應用的一個重要領域。 本文以盲源分離中的主要算法體系獨立分量分析（IndependentComponentAnalysis，ICA）為研究重點，研究并實現(xiàn)了多種重要的

3、ICA算法，包括基于峰度的盲源分離開關算法、FastICA算法、全局最優(yōu)盲源分離算法、基于最大信噪比的盲源分離算法和二階盲辨識算法等，同時對基于最大信噪比的盲源分離算法進行了改進，提高了算法性能，解決了原算法在一些情況下失效的問題。 本文將盲信號處理應用于聲源信號，開發(fā)出一個聲源盲信號檢測與處理系統(tǒng)，將以上各算法集成到該系統(tǒng)中。利用系統(tǒng)仿真，實現(xiàn)聲源盲信號混合與分離處理的全部過程，進行較完整的聲源盲信號檢測與處理的研究，為這一領