孫烽原基于MATLAB的線性盲信號(hào)分離算法的研究.docVIP

畢業(yè)論文（設(shè)計(jì)）材料題 目： 基于 MATLAB 的線性盲信號(hào)分離算法的研究 學(xué)生姓名： 孫 烽 原 學(xué)生學(xué)號(hào)： 0908030229 系 別： 電氣信息工程學(xué)院 專 業(yè)： 電子信息工程 屆 別： 2013 指導(dǎo)教師： 張 大 雷 填 寫(xiě) 說(shuō) 明1、本材料包括淮南師范學(xué)院本科畢業(yè)論文（設(shè)計(jì)）任務(wù)書(shū)、開(kāi)題報(bào)告以及畢業(yè)論文（設(shè)計(jì)）評(píng)審表三部分內(nèi)容。2、本材料填寫(xiě)順序依次為：（1）指導(dǎo)教師下達(dá)畢業(yè)論文（設(shè)計(jì)）任務(wù)書(shū)；（2）學(xué)生根據(jù)畢業(yè)論文（設(shè)計(jì)）任務(wù)書(shū)的要求，在文獻(xiàn)查閱的基礎(chǔ)上撰寫(xiě)開(kāi)題報(bào)告，送交指導(dǎo)教師審閱并簽字認(rèn)可；（3）畢業(yè)論文（設(shè)計(jì)）工作后期，學(xué)生填寫(xiě)畢業(yè)論文（設(shè)計(jì)）主要內(nèi)容，連同畢業(yè)論文（設(shè)計(jì)）全文一并送交指導(dǎo)教師審閱，指導(dǎo)教師根據(jù)學(xué)生實(shí)際完成的論文（設(shè)計(jì)）質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià)；（4）指導(dǎo)教師將此表連同學(xué)生畢業(yè)論文（設(shè)計(jì)）全文一并送交評(píng)閱教師評(píng)閱。3、指導(dǎo)教師、評(píng)閱教師對(duì)學(xué)生畢業(yè)論文（設(shè)計(jì)）的成績(jī)?cè)u(píng)定均采用百分制。4、畢業(yè)論文（設(shè)計(jì)）答辯記錄不包括在此表中。一、畢業(yè)論文（設(shè)計(jì)）任務(wù)書(shū)要求完成的主要任務(wù)及達(dá)到的目標(biāo)顧名思義，盲信號(hào)是指未知的、有雜亂無(wú)章特征的信號(hào)，人們難以得知源信號(hào)以及源信號(hào)的結(jié)合形式。對(duì)于盲信號(hào)的處理是通信時(shí)代比較前沿的技術(shù)之一，從接收信號(hào)中盡力還原源信號(hào)的技術(shù)稱為盲源分離、盲信號(hào)提取。這已經(jīng)稱為通信信號(hào)學(xué)術(shù)領(lǐng)域的研究焦點(diǎn)。盲信號(hào)處理如今廣泛被語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)音增強(qiáng)、圖像處理、通信系統(tǒng)、地震探測(cè)、遙感、數(shù)據(jù)挖掘、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)、醫(yī)學(xué)成像等領(lǐng)域所應(yīng)用。根據(jù)傳輸介質(zhì)的不同混合方式，盲信號(hào)處理有線性瞬時(shí)混合信號(hào)盲處理、線性卷積混合信號(hào)盲處理、非線性混合信號(hào)盲處理三種。本研究主要討論有線性瞬時(shí)混合信號(hào)忙處理的計(jì)算方法。 對(duì)盲信號(hào)處理學(xué)各類算法的了解和掌握； 對(duì)有線瞬時(shí)混合信號(hào)忙處理方法的熟悉和精通； 對(duì)于MATLAB軟件的熟練操作； 實(shí)現(xiàn)用MATLAB軟件實(shí)現(xiàn)對(duì)線性盲信號(hào)分離算法。在此基礎(chǔ)上鞏固、加深和擴(kuò)大MATLAB應(yīng)用的知識(shí)面，進(jìn)一步了解用此款軟件對(duì)數(shù)字信號(hào)處理、數(shù)字圖像處理、工程設(shè)計(jì)等的應(yīng)用。加深對(duì)盲信號(hào)處理知識(shí)的掌握深度，加強(qiáng)對(duì)線性盲信號(hào)分離算法的理解，提高綜合及靈活運(yùn)用所學(xué)知識(shí)研究各類數(shù)學(xué)算法的能力。學(xué)會(huì)查閱書(shū)籍，并且要能夠熟練的運(yùn)用數(shù)學(xué)軟件、編寫(xiě)程序、仿真、處理信號(hào)問(wèn)題的方法、內(nèi)容及步驟。學(xué)會(huì)對(duì)課題設(shè)計(jì)方案的分析、選擇、比較。工作進(jìn)度要求2012.12.12012.12.28 撰寫(xiě)開(kāi)題報(bào)告 2012.12.292012.12.31 擬定論文提綱2013.1.12013.2.28 撰寫(xiě)論文初稿2013.3.12013.4.31 論文修改2013.5.12013.5.14 論文定稿指導(dǎo)教師簽名： 年 月 日二、畢業(yè)論文（設(shè)計(jì)）開(kāi)題報(bào)告課題研究目的盲信號(hào)是指未知的、有雜亂無(wú)章特征的信號(hào)，難以得知源信號(hào)以及源信號(hào)的結(jié)合形式。對(duì)于盲信號(hào)的處理是通信時(shí)代比較前沿的技術(shù)之一，從接收信號(hào)中盡力還原源信號(hào)的技術(shù)稱為盲源分離、盲信號(hào)提取。這已經(jīng)稱為通信信號(hào)學(xué)術(shù)領(lǐng)域的研究焦點(diǎn)。盲信號(hào)處理如今廣泛被語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)音增強(qiáng)、圖像處理、通信系統(tǒng)、地震探測(cè)、遙感、數(shù)據(jù)挖掘、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)、醫(yī)學(xué)成像等領(lǐng)域所應(yīng)用。根據(jù)傳輸介質(zhì)的不同混合方式，盲信號(hào)處理有線性瞬時(shí)混合信號(hào)盲處理、線性卷積混合信號(hào)盲處理、非線性混合信號(hào)盲處理三種。本研究主要討論有線性瞬時(shí)混合信號(hào)忙處理的計(jì)算方法。 在對(duì)盲信號(hào)線性分離算法的牢固掌握和對(duì)MATLAB軟件熟練操作的基礎(chǔ)上鞏固、加深和擴(kuò)大MATLAB應(yīng)用的知識(shí)面，加深對(duì)盲信號(hào)處理知識(shí)的掌握深度，加強(qiáng)對(duì)線性盲信號(hào)分離算法的理解，提高綜合及靈活運(yùn)用所學(xué)知識(shí)研究各類數(shù)學(xué)算法的能力。學(xué)會(huì)查閱書(shū)籍，并且要能夠熟練的運(yùn)用數(shù)學(xué)軟件、編寫(xiě)程序、仿真、處理信號(hào)問(wèn)題的方法、內(nèi)容及步驟。學(xué)會(huì)對(duì)課題設(shè)計(jì)方案的分析、選擇、比較。課題研究計(jì)劃根據(jù)課題的實(shí)際需要和研究現(xiàn)狀，為更好地高效地保證完成論文，擬如下具體安排：第一階段：查閱文獻(xiàn)、資料第二階段：撰寫(xiě)論文開(kāi)題報(bào)告第三階段：實(shí)驗(yàn)探索第四階段：論文定稿與答辯工作進(jìn)度2013.1.12013.2.28 學(xué)習(xí)了解MATLAB軟件的應(yīng)用方法、操作流程、各種功能和本次設(shè)計(jì)所需要的相關(guān)原理，與指導(dǎo)老師就所研究的課題進(jìn)行詳細(xì)的探討后再逐條擬定論文提綱。2013.3.12013.3.31 盡力完成論文課題實(shí)物并撰寫(xiě)論文初稿。2013.4.12013.4.30初稿完成后，根據(jù)指導(dǎo)老師意見(jiàn)就細(xì)節(jié)和內(nèi)容進(jìn)行修改論文。2013.5.12013.5.14多次修改后，最終定稿并上交指導(dǎo)老師。本課題研究現(xiàn)狀（需附適量參考文獻(xiàn)）MATLAB是由美國(guó)mathworks公司最先發(fā)布的主要面對(duì)科學(xué)計(jì)算、可視化以及交互式程序設(shè)計(jì)的高科技計(jì)算環(huán)境。它將數(shù)值分析、矩陣計(jì)算、科學(xué)數(shù)據(jù)可視化以及非線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的建模和仿真等諸多強(qiáng)大功能集成在一個(gè)易于使用的視窗環(huán)境中，為科學(xué)研究、工程設(shè)計(jì)以及必須進(jìn)行有效數(shù)值計(jì)算的眾多科學(xué)領(lǐng)域提供了一種全面的解決方案，并在很大程度上擺脫了傳統(tǒng)非交互式程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言（如C、Fortran）的編輯模式，代表了當(dāng)今國(guó)際科學(xué)計(jì)算軟件的先進(jìn)水平。在20世紀(jì)70年代由新墨西哥大學(xué)某系主任發(fā)明，1984年由MathWorks公司推向市場(chǎng)，并于20世界九十年代稱為世界領(lǐng)先的數(shù)學(xué)工具軟件。最新版本為2012a及2012b版。MATLAB的特點(diǎn)有：具備高效的數(shù)值計(jì)算及符號(hào)計(jì)算功能，能使用戶從繁雜的數(shù)學(xué)運(yùn)算分析中解脫出來(lái)；具有完備的圖形處理功能,實(shí)現(xiàn)計(jì)算結(jié)果和編程的可視化；具有友好的用戶界面及接近數(shù)學(xué)表達(dá)式的自然化語(yǔ)言，使學(xué)者易于學(xué)習(xí)和掌握；具備功能豐富的應(yīng)用工具箱(如信號(hào)處理工具箱、通信工具箱等) ,為用戶提供了大量方便實(shí)用的處理工具。其優(yōu)勢(shì)在于：編程環(huán)境優(yōu)良、簡(jiǎn)單易懂、方便使用、處理能力強(qiáng)大、具備圖形處理能力等。信號(hào)分離，就是從收到的許多信號(hào)里通過(guò)各種辦法提取到源信號(hào)，歷來(lái)被認(rèn)為是通信技術(shù)中的基本問(wèn)題和關(guān)鍵問(wèn)題。各種時(shí)域的、頻域的、空域的、碼域的濾波器都是信號(hào)分離的典型處理器。但這些分離器只能在已知源信號(hào)和通信鏈路的特征時(shí)才能有效，而未知源信號(hào)和通信通道性質(zhì)的接收信號(hào)就必須用到盲信號(hào)分離技術(shù)。盲信號(hào)分離，即BSS，也是通信技術(shù)中最被看重的技術(shù)熱點(diǎn)，是指僅根據(jù)接收到的盲信號(hào)來(lái)分析估計(jì)源信號(hào)的技術(shù)?，F(xiàn)在最流行的技術(shù)是獨(dú)立分量分析，即ICA，它可以把檢測(cè)到的復(fù)合信號(hào)使用統(tǒng)計(jì)獨(dú)立的辦法然后優(yōu)化算法分解成一些獨(dú)立分量，由此估計(jì)得出源信號(hào)的各個(gè)混合信號(hào)。當(dāng)然這種技術(shù)有一定的不確定性，得出的結(jié)果也不一定正確。盲信號(hào)分離技術(shù)主要成長(zhǎng)在上個(gè)世紀(jì)八十年代的后期，當(dāng)時(shí)的Jutten與Herault提出了使用2個(gè)混迭源信號(hào)相分離的自適應(yīng)算法，即J-H遞歸神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)，加強(qiáng)了使用數(shù)學(xué)方法解決信號(hào)分離。后來(lái)他們與Comon以及Sorouchyari在九十年代初期發(fā)表了關(guān)于盲源分離的標(biāo)志性文章，使得盲源分離技術(shù)取得巨大突破。另有L.Tong先生對(duì)可辨識(shí)性問(wèn)題進(jìn)行了初步的研究。而Comon在1994年全面的提出了獨(dú)立分量分析的說(shuō)法，提出只要做到提取的各個(gè)信號(hào)的獨(dú)立性，就可以恢復(fù)成源信號(hào)。這給以后本學(xué)術(shù)界的發(fā)展提供了強(qiáng)大的理論基礎(chǔ)。另外，一年后信息最大化法被提出，到了1996年哈佛大學(xué)應(yīng)用數(shù)學(xué)博士曹希仁解決了盲信號(hào)分離的可解條件。之后，各路學(xué)者又給出了非線性PCA算法、最大似然算法、基于自然梯度的互信息最小算法、定點(diǎn)算法FastICA等。到了21世紀(jì)，因?yàn)閷W(xué)術(shù)界盲信號(hào)分離技術(shù)的逐漸成熟，又有很多學(xué)者提出了例如含噪聲分離、欠定盲分離、卷積盲分離、非線性盲分離等一系列的技術(shù)。因?yàn)樵葱盘?hào)混合的不同，可以分為線性混合和非線性混合兩種情況，線性混合信號(hào)分離的構(gòu)造可以用下式表明：X(t)=AS（t）+n（t），其中X(t)是我們最后接收到檢測(cè)到的m維數(shù)據(jù)向量，S(t)則是n維源信號(hào)的向量。A為混合矩陣，m*n維，我們忽略加性噪聲n（t），可以把盲信號(hào)分離問(wèn)題描述為：不知道A和S(t)而僅知道X(t)的情況下利用S(t)的統(tǒng)計(jì)特性確定另一矩陣W，得出Y(t)=WX(t)，則認(rèn)定Y(t)為源信號(hào)的相似變換，只改變了其幅值和各分量的順序。為實(shí)現(xiàn)盲信號(hào)的成功分離，我們有必要做一定的假設(shè)，即源信號(hào)的各個(gè)分量是統(tǒng)計(jì)獨(dú)立的一定程度上屬于平穩(wěn)隨機(jī)過(guò)程，并且最多只有一個(gè)是服從高斯分布的，矩陣A為列滿秩或者是可逆的。為了使得盲信號(hào)分離更為簡(jiǎn)單，還可以假設(shè)源信號(hào)的各個(gè)分量是均值為零，方差為1的隨機(jī)信號(hào)。在這樣的假設(shè)下，我們可以應(yīng)用上述數(shù)學(xué)方法實(shí)現(xiàn)源信號(hào)的提取和分離，當(dāng)然得出的Y(t)的幅值和排序會(huì)不確定，但在實(shí)際應(yīng)用中，這兩個(gè)方面的不夠準(zhǔn)確都是允許的。目前在實(shí)際運(yùn)用中比較常見(jiàn)的兩種盲信號(hào)分離方法為獨(dú)立分量分析方法（ICA）和非線性PCA方法。獨(dú)立分量分析法一般是以分離矩陣W為因變量，多得出對(duì)比函數(shù)，這個(gè)函數(shù)值的大小可以證明所求函數(shù)各個(gè)分量的獨(dú)立性的多少，我們可以通過(guò)各種數(shù)學(xué)方法使得分離矩陣W把對(duì)比函數(shù)的值優(yōu)化，以使得輸出混合信號(hào)的各個(gè)分量做到最為獨(dú)立。其“對(duì)比函數(shù)”，也被稱為“準(zhǔn)則函數(shù)”。根據(jù)獨(dú)立分量分析，有兩種主要的優(yōu)化方法，即最小互分析法和最大熵法兩種?；バ畔⑹侵杆蠛瘮?shù)的各個(gè)分量的聯(lián)合概率密度函數(shù)和邊緣概率密度函數(shù)的乘積，可以知道其值只能是正數(shù)或者零。當(dāng)所求函數(shù)的各個(gè)分量獨(dú)立時(shí)，其值取零，其互信息的值不斷減小，則表示所求函數(shù)Y(t)的獨(dú)立性增強(qiáng)。而互信息函數(shù)也是一個(gè)對(duì)比函數(shù)，這時(shí)我們引入高階統(tǒng)計(jì)量，先對(duì)所求函數(shù)Y(t)各個(gè)分量的概率密度函數(shù)進(jìn)行估值，讓它與其邊緣概率密度函數(shù)相乘，得出互信息函數(shù)，然后根據(jù)具體復(fù)雜情況選擇其中的項(xiàng)進(jìn)行優(yōu)化，再使用梯度算法得到分離矩陣的優(yōu)化算法。熵是互信息的對(duì)立概念，表示信息的不確定性的程度，其值越大，說(shuō)明信號(hào)各個(gè)分量的獨(dú)立性越大，由此我們可以用復(fù)雜的公式優(yōu)化最大熵，其原理與最小互信息法是一樣的。典型的集中獨(dú)立分量分析算法包括隨機(jī)梯度算法、自然梯度算法、固定點(diǎn)算法等。非線性主分量分析則主要包括RLS型算法、非線性PCA子空間學(xué)習(xí)算法、雙梯度算法、非線性GHA算法等。 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