一种基于复角检测的欠定盲源分离中的时频单源点提取方法技术
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于盲信号分离
，尤其涉及一种基于复角检测的欠定盲源分离中的时频单源点提取方法。
技术介绍
盲源分离(BSS)是指在信号混叠的先验知识无法获得的情况下，仅通过传感器接收到的观测信号将源信号分离开来的过程。该方法已在语音信号分离与识别、生物信号(如脑电图、心电图)处理、图像处理、无线通信系统等领域广泛应用。作为盲源分离的经典算法，独立分量分析(ICA)大多用于解决接收传感器数量等于或大于源信号数量条件下的问题，这种盲源分离称为正定或超定的盲源分离，但在实际过程中，往往需要解决源信号数量小于接收传感器数量的问题，即欠定盲源分离(UBSS)。稀疏分量分析(SCA)是解决欠定盲源分离的主要方法。根据算法步骤不同，基于SCA的欠定盲分离方法主要分为两大类：一是“两步法”，即先通过提取时频单源点估计混合矩阵，然后在混合矩阵已知的条件下利用信号的稀疏性完成源信号的分离；二是混合矩阵和源信号“同时估计法”。但是“同时估计法”计算复杂，且容易收敛到局部极值点，目前，绝大多数欠定盲分离算法都采用“两步法”。高精度的时频单源点提取方法可以得到准确的混合矩阵估计值，进而完整的恢复出源信号，所以研究新的时频单源点的提取方法是十分重要的。典型的时频单源点提取算法主要包括以下两种方法：(1)计算观测信号的时频比矩阵，然后通过检测具有相同列向量的子矩阵实现对时频单源点的提取。(2)通过比较归一化后的混合信号的时频系数的实部与虚部检测时频单源点，然后采用减法聚类的方法估计混合矩阵验证时频单源点提取的正确性。但是上述方法对弱稀疏性观测信号的提取还存在局限性，算法的复杂度较高...
【技术保护点】
一种基于复角检测的欠定盲源分离中的时频单源点提取方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)从接收传感器获取经过瞬时混合后的源信号即观测信号x(t)＝As(t)+n(t)，其中x(t)＝[x1(t),...,xp(t)]是p个观测信号，A是p×q阶混合矩阵，s(t)＝[s1(t),...,sq(t)]是q个源信号，n(t)为噪声信号，t是瞬时时间；(2)忽略噪声的影响，计算观测信号的空间时频分布X(t,k)＝AS(t,k)，其中X(t,k)＝[X1(t,k),…,Xp(t,k)]T、S(t,k)＝[S1(t,k),…,Sq(t,k)]T分别为观测信号x(t)和源信号s(t)的短时傅里叶变换结果；(3)计算时频域各传感器接收信号的复角1≤i≤p，其中，R{Xi(t1,f1)}和I{Xi(t1,f1)}分别表示第i路传感器在时频点(t1,f1)处接收信号的实部和虚部；(4)计算两传感器接收信号的复角的反正切函数差值，定义差值为d_angle，则其中δ为经验阀值；定义所有满足该条件的时频点集合为是时频单源点集合；(5)取时频单源点集合中的时频点(t2,f2)，计算任意两传感器观测信号的比值(i≠j...
【技术特征摘要】
1.一种基于复角检测的欠定盲源分离中的时频单源点提取方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)从接收传感器获取经过瞬时混合后的源信号即观测信号x(t)＝As(t)+n(t)，其中x(t)＝[x1(t),...,xp(t)]是p个观测信号，A是p×q阶混合矩阵，s(t)＝[s1(t),...,sq(t)]是q个源信号，n(t)为噪声信号，t是...
【专利技术属性】
技术研发人员：国强，阮国庆，王正忠，戚连刚，刘武鹏，王强波，
申请(专利权)人：哈尔滨工程大学，
类型：发明
国别省市：黑龙江;23
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