基于免疫算法的盲信号分离问题研究及其dsp实现（可复制）.pdf

┟簀圣翌越基于免疫算法的盲信号分离问题研究及其迪摘要学科:控制理论与控制工程研究生:牛晓莉教授任海鹏副教授导师:刘丁┟摘要盲信号分离问题是目前信号与信息处理领域中一个重要的研究方向。从年代起的针对多源分离问题到现如今在语音识别、图像处理、生物医学信号处理、通信等各个方面的广泛应用,盲信号分离技术吸引了众多领域专家的关注。目前,该研究大致可以分为两类:⒚ば藕欧掷氲幕纠砺酆退惴研究:⒚ば藕欧掷氲挠τ醚芯俊1疚氖紫然毓肆嗣ば藕欧掷胛侍獾姆⒄估泛脱芯肯肿矗⒍悦ば号分离问题的基本理论进行了论述,包括盲信号分离问题的可行性、数学模型和分离准则。然后针对盲信号分离问题的多种典型算法进行了深入研究,提出了基于免疫算法的盲信号分离算法,并在布教ㄉ鲜迪至烁盟惴ā1疚牡拇葱鹿ぷ鞴槟扇缦拢一、针对传统的盲信号分离算法存在着容易陷入局部最优解、收敛速度慢的缺点,本文将免疫算法这种拟生态学的优化方法应用于盲信号分离算法的优化阶段。免疫算法是抽取了生物免疫系统独有的自适应、自组织、多样性、免疫记忆等进化学习机理形成的新信息处理技术,是计算智能领域继人工神经网络和进化计算之后的又一研究热点。仿真结果表明,本算法结合了收敛速度快、收敛精度高等优点,在一定的群体规模和进化代数下,能够快速、有效地对亚高斯,超S布教ǎ迪至嘶诿庖咚惴ǖ挠镆裘ば藕欧离。本系统的软件设计方面主要分为三个部分:某跏蓟绦颉⒅卸戏癯绦蚝兔ば藕欧掷氤序。同时针对盲信号分离算法的运算量大的问题,对胩岢隽艘恍┯呕胧ㄊ褂帽嘁器选项和循环展开等。实验结果表明,优化后的盲信号分离算法能够在一定程度上降低算法的运关键词:盲信号分离,免疫算法,本研究得到陕西省自然科学基金资助项目己牛基金的资助高斯以及二者的混合信号进行有效分离。二、以公司的一〉鉉算量,并能得到很好的分离效果。
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”问题的研究一⒚窃卩性髀引言在年彰拦趟軸傩械囊浴吧窬缂扑恪蔽V魈獾墓驶域的又一个分支——盲信号分离【的环境中或者在多人同时说话的情况下有辨识自己感兴趣的声音的能力,随着神经网络的关于盲信号分离问题,,而对图像的污染则可以由多种因素,如照相机抖动、镜头变形、传输噪声迭加等等,这些因素都是未知的,到目前为止,盲信号分离方法已经在这个领域取得了很大的成功。在水声信号处理中,声纳接收到的信号通常是由船舶辐射、海洋生物及多种海洋噪声中的几种叠加而成的,而且水下声音传播的信道可能会出现时变的、非线性卷积信统未知、输入未知、只有系统输出已知的问题,因此盲信号分离技术在水声信号分离中起议上,虲⒈砹艘黄!癝穆畚模岢隽嘶贖八惴ǖ牡莨樯窬缒型和学习算法,声称可以对独立信号的混合信号进行盲分离。这篇文献开创了信号处理领盲信号分离最早起源于对“鸡尾酒会效应再度兴起而发展起来,现已成为信号处理和人工神经网络领域中的共同感兴趣的研究热点J跤铩懊ぁ庇辛街睾澹源信号不能被观测;葱藕湃绾位旌鲜俏粗5模ǔG况下,观测数据向量是由一组传感器输出的,其中每个传感器接收到的是源信号的一组不同组合。因此,当从信源到传感器之间的传输难以建立数学模型或者缺乏关于传输的先验知识时,盲信号处理是一种很自然的选择。的应用前景。例如:在语音信号处理领域【畹湫偷木褪巧丶扑慊R话愕兀谑际应用中;计算机所接收到的语音指令肯定是带有各种环境噪声的,还可能存在其他的语音信号,而且这些信号源的位置也是未知的,计算机需要在这种情况下识别出正确的语音指令,很显然,这是一个盲信号分离应用的典型。另外,盲信号分离方法在图像的处理方面【灿兄匾5挠τ茫谕枷窕指春椭毓刮侍庵校渲饕H挝窬褪谴颖晃廴镜耐枷裰谢道,这些使得水下目标识别和水下通信成为十分棘手的问题。由于水声信号的辨识也是系到积极的作用。在数字无线通信中,如何增加信道的通信容量实现网信道多用户的传输及分离。在心电信号校绾未佣喔龃ǜ衅魉锹嫉慕峁蟹治龅秸嬲男脑嘈号等都可以归为此类问题。因此,盲信号处理技术的研究不仅有着很高的实用价值,而且有着重大的理论意义。同时,在这些问题的研究过程中,现代信号处理理论必将得到进一步的发展和完善。绪论縩
盲信号分离技术国内外研究现状盲信号分离技术是国际上信号处理与人工神经网络等学科领域的一个重要的研究热点。每年等杂志都有大量这方面的文章,且从年起,每年都有关于盲信号分离和独立分量分析的国际性会议,大量的研究人员在盲信号分离技术的理论发展和实际应用等方面取得了许多成果。关于盲信号分离技术的研究早在世纪年代就有一些基本研究,只是当时并没有使用这个术语。通常文献认为盲信号分离的研究是由虷曜钤缣出的,紧接着由刻岢隽硕懒⒎至糠治龅母拍畈⒅赋鲇朊ば藕欧掷氲