【摘 要】
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盲源分离(BSS)是现代信号处理领域中一个活跃的研究领域,它指的是在源信号和传输信道都未知的情况下,仅由传感器接收到的观测信号分离出源信号的过程。盲源分离方法在现实中
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盲源分离(BSS)是现代信号处理领域中一个活跃的研究领域,它指的是在源信号和传输信道都未知的情况下,仅由传感器接收到的观测信号分离出源信号的过程。盲源分离方法在现实中应用相当广泛,尤其在语音、图像处理,通信系统,机械检测,生物医学等领域取得了较大的应用成就。盲源分离根据观测信号与源信号数目的多少关系分为超定、正定、欠定盲源分离,如果在信号混合过程中有噪声干扰则称含噪盲源分离。对于观测信号数目少于源信号数目情况下的欠定盲源分离通常采用“两步法”处理;对于观测信号数目等于源信号数目的正定盲源分离,独立分量分析(ICA)使用最为广泛;而对于正定情况下的含噪盲源分离,将去噪处理与独立分量分析相结合的算法是比较有效的。本文针对欠定盲源分离和含噪盲源分离两种盲源分离模型,消化吸收了“两步法”相关理论,如:信号的稀疏表示、估计混合矩阵的聚类分析、恢复源信号的线性规划方法,以及独立分量分析相应的独立性准则和优化算法,阈值去噪方法等,在此基础上提出了解决这两种模型的算法。本文主要工作和创新点如下:1、提出了一种估计欠定混合矩阵的新方法。在聚类分析方法中,K-means算法是一种传统的简单易操作的方法,并且非常适用于紧密或球形聚类;然而K-means算法需要预先知道源信号数目并且对聚类的初始条件很敏感,不同的初始条件会产生很不稳定的聚类结果。而AP(Affinity Propagation)则不需要事先知道聚类数目,它采用近邻传播的原理,能够提供确切的源信号数目和初始聚类中心。本文采用AP聚类结合K-means算法来估计混合矩阵。首先利用AP聚类搜索源信号的数目并给出初始的聚类中心,在此基础上,利用K-means算法获得精确的混合矩阵。实验结果证明经过AP聚类初始化的K-means算法相比常规K-means算法可以更稳定,更精确地估计出混合矩阵。2、提出了利用非抽样小波变换(UWT)与FastICA相结合实现多幅图像的含噪盲源分离。非抽样小波变换较正交小波变换在图像去噪等方面有更好的效果,能够得到更完整的图像信息。本文首次提出采用非抽样小波变换对含噪混合图像进行去噪处理,然后利用FastICA进行图像的分离。仿真实验证明了本文的先去噪后分离的方法能实现多幅图像的含噪盲分离。
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