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文檔簡介
1、盲源分離(Blind source separation，BSS)是近年來數(shù)字信號處理領(lǐng)域的一個活躍分支。它能在不知道源信號的分布類型和混合參數(shù)的情況下，僅利用源信號的混、合信號去恢復(fù)源信號的各個獨立成分。因此又被稱作獨立分量分析(IndependentComponent Analysis，ICA)。 本文回顧了盲源分離問題的發(fā)展歷史，并對盲源分離問題進行了簡單的數(shù)學(xué)描述，包括盲源分離問題的數(shù)學(xué)模型、基本假設(shè)、數(shù)學(xué)理論基礎(chǔ)和實現(xiàn)
2、途徑。然后針對一些盲源分離的算法和應(yīng)用問題進行了深入的研究，提出了一些有效的方法，并對現(xiàn)有的一些方法做出了相應(yīng)的改進和提高。全文的主要工作包括以下幾個方面：討論了獨立分量分析研究中的主要問題，介紹和推導(dǎo)了基于獨立分量分析的盲源分離算法的幾種典型的代價函數(shù)和學(xué)習(xí)算法，并對信息理論框架下的幾種代價函數(shù)作了統(tǒng)一；總結(jié)出幾種針對復(fù)數(shù)混疊情況的算法，并通過仿真對比各種算法性能；應(yīng)用互累積量迫零算法實現(xiàn)對同頻混合信號的分離仿真；針對時變信道下混合信
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