卷积混合盲源分离算法研究

卷积混合盲源分离算法研究

在客观环境中,我们通过传感器接收到的信号不但含有信号本来的信息,而

且还混合由其他信源及环境噪声。因而,当信道和信源等先验知识未知,仅通过得到的观测信号估计出源信号成为需要及时解决的问题。

我们称此类问题为盲源分离(Blind Source Separation, BSS)司题。随着盲源分离技术的发展,它已经在通信系统、语音分离、生物医学、图像处理等许多领域有着广泛的应用。

根据源信号的混合方式,可以将盲源分离问题分为线性混合、卷积混合和非线性混合三类。关于线性混合问题,现已涌现出许多优秀的算法,但在实际中,信号在传输过程中会发生延时,因而卷积混合模型比瞬时混合更具有实际意义,所

以本文着重对卷积混合盲源分离算法进行研究。

针对线性混合模型,提出一种基于峰度值和改进粒子群优化的盲源分离算法。该算法采用改进粒子群代替传统算法对基于峰度值最大化的目标函数进行优化。

对四路会议语音信号进行盲源分离仿真,结果验证了算法的有效性。但是该算法处理信号类型单一,且源信号最多只能含一路高斯信号。

为此,提出一种改进的基于非线性函数和简化粒子群优化的算法,该改进算

法依据源信号类型选取的非线性函数作为目标函数,采用简化粒子群优化算法进行优化。仿真结果表明,该改进算法能够有效实现源信号为多类型和含有两路高斯信号的盲源分离。

与其他算法相比,具有更快收敛速度和更高分离精度。针对卷积混合模型,

提出一种基于峰度值和简化粒子群优化的消源盲源分离算法。

该算法采用基于参考基的参考目标函数,并通过去相关性来实现消源,最终

实现逐一提取源信号。仿真结果表明,该算法可有效实现对BPSK、PAM和随机信号的卷积混合盲源分离。

针对卷积混合模型,还提出一种基于四阶互累积量和粒子群优化的盲源分离算法。该方法采用信号的四阶互累积量作为目标函数,使用粒子群优化算法来优化,实现从卷积混合信号中提取出源信号。

仿真结果表明,该算法可以有效实现对通信信号卷积混合的盲源分离。

盲解卷积和详细程序

实验3:基于最佳维纳滤波器的盲解卷积算法 一．算法原理： 1.概论： 反褶积是通过压缩地震记录中的基本地震子波，压制交混回响和短周期多次波，从而提高时间分辨率，再现地下地层的反射系数。反褶积通常应用于叠前资料，也可广泛用于叠后资料。 理想的反褶积应该压缩子波并消除多次波，在地震地道内只留下地层反射系数。子波压缩可以通过将反滤波器作为反褶积算子来实现，它与地震子波做褶积时，反滤波器可以将地震子波转变成尖脉冲。当应用于地震合成记录时，反滤波输出应为地层脉冲响应，精确的反滤波器设计可用最小平方模型来实现。 反褶积处理的基本假设是震源子波为最小相位。 2.褶积模型： 假设1：地层是由具有常速的水平层组成； 假设2：震源产生一个平面压缩波(P波)，法向入射到层边界上，在这种情况下，不产生剪切波(S波)； 假设3：震源波形在地下传播过程中不变，即它是稳定的； 数学上，褶积模型由下式给出： x t w t e t n t =+（3-1） ()()*()( 式中：() n t为随机x t代表地震记录，() e t为震源信号，() w t为基本地震子波，() 噪声，*表示褶积。反褶积试图从地震记录中恢复反射系数序列（严格的说是脉冲响应）。 假设4：噪音成分为零，于是式（3-1）变为 =（3-2） x t w t e t ()()*() 假设5：震源波形是已知的； 假设6：反射系数序列是一个随机过程。这意味着地震记录具有地震子波的特征，即它们的自相关和振幅谱是相似的； 假设7：地震子波是最小相位的，因此，它有一个最小相位的逆。 3.最佳维纳滤波器： 维纳滤波器是以最小平方误差为准则的，即要使下式最小： 设计维纳滤波器的过程就是寻求在最小均方误差下滤波器的单位脉冲响应或传递函数的表达式，其实质就是解维纳－霍夫（Wiener－Hopf）方程。 滤波器的维纳－霍夫方程如下：

卷积计算

卷积计算

实验二卷积计算及定理 一、授课目的 利用卷积方法观察分析信号、系统的频谱特性 二、授课内容 1、卷积计算 在MATLAB 中，提供了卷积函数conv，即y=conv(x,h)，调用十分方便。 n=1:50; % 定义序列的长度是50 hb=zeros(1,50); % 注意：MATLAB 中数组下标从1 开始 hb(1)=1; hb(2)=2.5; hb(3)=2.5; hb(4)=1; close all; subplot(3,1,1);stem(hb);title('系统hb[n]'); m=1:50; % 定义序列的长度 T=0.001; % 定义序列的采样率 A=444.128; %设置信号有关的参数 a=50*sqrt(2.0)*pi; w0=50*sqrt(2.0)*pi; x=A*exp(-a*m*T).*sin(w0*m*T); %pi 是MATLAB 定义的π，信号乘可采用“.* ”subplot(3,1,2);stem(x);title('输入信号x[n]'); y=conv(x,hb); subplot(3,1,3);stem(y);title('输出信号y[n]');

2、卷积定律验证 (1) n=1:50; % 定义序列的长度是50 hb=zeros(1,50); % 注意：MATLAB 中数组下标从1 开始 hb(1)=1; hb(2)=2.5; hb(3)=2.5; hb(4)=1; m=1:50; % 定义序列的长度 T=0.001; % 定义序列的采样率 A=444.128; %设置信号有关的参数 a=50*sqrt(2.0)*pi;

孙烽原 基于MATLAB的线性盲信号分离算法的研究

毕业论文（设计）材料 题目：基于 MATLAB 的线性盲信号分离算 法的研究 学生姓名：孙烽原 学生学号：0908030229 系别：电气信息工程学院 专业：电子信息工程 届别：2013 指导教师：张大雷

填写说明 1、本材料包括淮南师范学院本科毕业论文（设计）任务书、开题报告以及毕业论文（设计）评审表三部分内容。 2、本材料填写顺序依次为： （1）指导教师下达毕业论文（设计）任务书； （2）学生根据毕业论文（设计）任务书的要求，在文献查阅的基础上撰写开题报告，送交指导教师审阅并签字认可； （3）毕业论文（设计）工作后期，学生填写毕业论文（设计）主要内容，连同毕业论文（设计）全文一并送交指导教师审阅，指导教师根据学生实际完成的论文（设计）质量进行评价； （4）指导教师将此表连同学生毕业论文（设计）全文一并送交评阅教师评阅。 3、指导教师、评阅教师对学生毕业论文（设计）的成绩评定均采用百分制。 4、毕业论文（设计）答辩记录不包括在此表中。

一、毕业论文（设计）任务书 要求完成的主要任务及达到的目标 顾名思义，盲信号是指未知的、有杂乱无章特征的信号，人们难以得知源信号以及源信号的结合形式。对于盲信号的处理是通信时代比较前沿的技术之一，从接收信号中尽力还原源信号的技术称为盲源分离、盲信号提取。这已经称为通信信号学术领域的研究焦点。盲信号处理如今广泛被语音识别、语音增强、图像处理、通信系统、地震探测、遥感、数据挖掘、计量经济学、医学成像等领域所应用。根据传输介质的不同混合方式，盲信号处理有线性瞬时混合信号盲处理、线性卷积混合信号盲处理、非线性混合信号盲处理三种。本研究主要讨论有线性瞬时混合信号忙处理的计算方法。 ?对盲信号处理学各类算法的了解和掌握； ?对有线瞬时混合信号忙处理方法的熟悉和精通； ?对于MATLAB软件的熟练操作； ?实现用MATLAB软件实现对线性盲信号分离算法。 在此基础上巩固、加深和扩大MATLAB应用的知识面，进一步了解用此款软件对数字信号处理、数字图像处理、工程设计等的应用。加深对盲信号处理知识的掌握深度，加强对线性盲信号分离算法的理解，提高综合及灵活运用所学知识研究各类数学算法的能力。学会查阅书籍，并且要能够熟练的运用数学软件、编写程序、仿真、处理信号问题的方法、内容及步骤。学会对课题设计方案的分析、选择、比较。 工作进度要求

盲信号分离基础知识

专业课程设计学习材料 源信号分离Source Signal Separation

第一部分 简单介绍 一、 目标 我们的目标就是学习源信号分离理论的基础知识和源信号分离时涉及的相关学科知识，最终从观测信号中将源信号分离开来。注意：此时信号源和混合形式可能是未知的。 -1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.500.050.10.150.20.250.30.350.40.45 -1.5-1.0-0.50.00.51.01.500.050.10.150.20.250.30.350.40.45 图1 源信号波形 -2.0 -1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 2.000.050.10.150.20.250.30.350.40.45 -2.0-1.00.01.02.000.050.10.150.20.250.30.350.40.45 图2 混合信号波形 -2.0 -1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 -2.0-1.5-1.0-0.50.00.51.01.5 2.0 图3 分离信号波形 二、分离方法 1、FFT 法；条件：不同源信号占有不同的频带 2、自适应滤波方法；条件：已经信号的某些特征 3、盲信号分离方法；条件：遵从某些统计假设条件 三、盲分离的基本模型 盲信号分离的基本模型如图（1）所示。 )(1t )(2t y ) (t y m 图1 盲信号分离的基本模型 其中：)(1t s ，)(2t s ，……，)(t s n 为n 个源信号；)(1t x ，)(2t x ，……，)(t x m 为m 个观测信号；)(1t y ，)(2t y ，……，)(t y n 为待求解的n 个分离信号；)(1t n ，

盲源分离 开题报告

一、研究背景及意义 语音信号的分离近年来成为信号处理领域的一个研究热点，它在电话会议、助听器及便携设备、机器的语音识别方面有很多的应用与影响。而语音信号常使用盲信号处理的方法分离。 盲信号处理(Blind Source Processing)作为一种新兴的信号处理方法，逐步发展并得到了越来越多的关注。盲信号处理与现代信号处理朝向非平稳、非高斯、非线性的发展方向相吻合，有利于复杂信号的分析以及处理，其研究对象主要为非高斯信号。它在传统信号处理方法的基础上结合了信息论、统计学和人工神经网络的相关思想。如图1所示，所谓的“盲分离”是指在没有关于源信号本身以及传输信道的知识，对数据及系统参数没有太多先验知识的假设的情况下，如何从混迭信号(观测信号)中分离出各源信号的过程。它能适用于更广泛的环境，为许多受限于传统信号处理方法的实际问题提供了崭新的思路。 图1 盲分离的概念 在科学研究和工程应用中，很多观测信号都可以假设成是不可见的源信号的混合，如通信信号、图像、生物医学信号、雷达信号等等。例如经典的“鸡尾酒会”问题，在一个充满宾客的宴会厅里，我们每个人都会听到来自不同地方的声音，如音乐，歌声及说话声等，正常的人类拥有在这种嘈杂环境下捕捉到所感兴趣的语音的能力。可以看到，盲信号处理同传统信号处理方法最大的不同就在于用它致力于用最少的信息得到理想的处理结果。

盲信号分离可以有不同的分类方法。 根据所处理信号的不同，可以分为声纳信号盲分离，雷达信号盲分离，通信信号盲分离，语音信号盲分离，脑电信号盲分离等。 根据盲处理领域的不同，可以分为时域盲分离和频域盲分离。 根据传输信道的情况，可以分为无噪声，有加性噪声，有乘性噪声等。 根据源信号在传输信道中被混合方式的不同，可以分为瞬时混合，卷积混合，非线性混合等。 根据源信号和观测信号数目的不同，可以分为正定盲分离，欠定盲分离，过定盲分离等。 本文研究的主要内容是正定不含噪的卷积混合语音信号的频域盲分离 方法。 总的来说，盲信号分离是一种仅利用观测到的混合信号来估计源信号的方法，它是以独立分量分析(Independent Component Analysis,ICA)为理论基础的。与传统信号处理方法如FIR 滤波，小波分析等不同的是，它不要求有关于源信号本身以及信号传输通道的知识。受益于这种“盲”的条件，盲信号分离对多个领域有很大的促进作用，特别是它在声纳、雷达、通信、语音、图像等方面的应用对军事，国防科技的发展起着非常重要的作用。近十多年来，各国学者在盲信号分离领域展开了深入的研究，有了一系列的成果。本课题就是在这样的背景下对语音信号进行盲分离的研究，以探索新的算法，新的应用。 二、研究的基本内容，拟解决的主要问题 1.研究的基本内容 本课题详细研究语音分离的基本理论，重点研究卷积混合频域解法模型框架下的语音信号分离算法。 基于时域实值瞬时混合模型的盲分离算法已经研究的比较充分，但是在语音信号在现实中往往是卷积混合，而且在频域分离方法中信号是复值的，本文将研究利用复值信号特征的瞬时混合盲分离算法，对不同的复数域盲分

利用傅立叶变换计算线性卷积

实验一 利用傅立叶变换计算线性卷积 一、实验目的 1． 掌握MATLAB 的使用。 2． 掌握用直接法计算线性卷积的原理和方法 3． 掌握利用FFT 及IFFT 计算线性卷积的原理和方法 二、实验原理及方法 1、线性卷积的定义 序列)1N n 0(),n (x -≤≤和序列)1M n 0(),n (h -≤≤的线性卷积y(n)=x(n)*h(n)定义为： 10),()()(1 0-+≤≤-?= ∑-=M N n m n h m x n y N m 利用直接法计算线性卷积即用线性卷积的定义计算。 2、利用FFT 及IFFT 计算线性卷积的原理和方法 如果将序列x(n)和h(n) 补零，使其成为长度为L 的序列(L>=N+M-1), 则x(n)与h(n)的线性卷积y(n)=x(n)*h(n)与L 点圆周卷积相等，而圆周卷积可采用FFT 及IFFT 完成，即求y(n)=x(n)*h(n)可转化为： 对上式两端取FFT 得： Y(k)=X(k)H(k) 其中：X(k)=FFT[x(n)], H(k)=FFT[h(n)] 则：y(n)=IFFT[Y(k)] 三、实验仪器及材料 ⒈ 计算机，并装有MATLAB 程序 ⒉ 打印机

四、实验步骤 1、已知两序列： ???>≤≤=3n ; 03n 0;)5/3()n (h n 用Matlab 随机生成输入信号X （n ），范围为0~2； 2、得出用直接法（定义）计算线性卷积y(n)=x(n)*h(n)的结果； 3、用Matlab 编制利用FFT 和IFFT （圆周卷积）计算线性卷积y(n)=x(n)*h(n)的程序； 分别令圆周卷积的点数为L=5，7，8，10，打印结果。 4、对比直接法和圆周卷积法所得的结果。 五、实验说明: 1、实验前复习线性卷积,圆周卷积及FFT 内容。 2、利用FFT 计算线性卷积是将x(n)、h(n)用补零的方法延长到N+M-1，再用圆周卷积完成，因此要求x(n)、h(n)延长后的长度满足L>=N+M-1，才能保证用圆周卷积计算结果与直接法计算结果相同。 六、分析整理实验数据，写出实验报告 实验报告要求： 1、 手工计算两序列的线性卷积，并与计算机的结果比较，以验证手工计算的正确性。 2、 令L=5，用已编制好的程序分别采用直接法和FFT 法对两序列计算线性卷积y(n)=x(n)*h(n)，并打印结果。 3、 令L=7，8，10，用已编制好的程序分别采用直接法和FFT 法对两序列计算线性卷积y(n)=x(n)*h(n)，并对比所得的结果，打印L=7，8，10的结果。 4、 打印程序. 七、思考题 说明为什么L=7，8，10时采用直接法和FFT 法对两序列计算线性卷积y(n)=x(n)*h(n)的结果相同，而与L=5时计算结果不同？ 附录：

基于MATLAB的线性盲信号分离算法的研究

毕业论文（设计） 论文题目：基于MATLAB的线性盲信号分离算法的研究 学生姓名：孙烽原 学号：0908030229 所在院系：电气信息工程学院 专业名称：电子信息工程 届次：2013届 指导教师：张大雷

淮南师范学院本科毕业论文（设计） 诚信承诺书 1.本人郑重承诺：所呈交的毕业论文（设计），题目《 》是本人在指导教师指导下独立完成的，没有弄虚作假，没有抄袭、剽窃别人的内容； 2.毕业论文（设计）所使用的相关资料、数据、观点等均真实可靠，文中所有引用的他人观点、材料、数据、图表均已注释说明来源； 3. 毕业论文（设计）中无抄袭、剽窃或不正当引用他人学术观点、思想和学术成果，伪造、篡改数据的情况； 4.本人已被告知并清楚：学院对毕业论文（设计）中的抄袭、剽窃、弄虚作假等违反学术规范的行为将严肃处理，并可能导致毕业论文（设计）成绩不合格，无法正常毕业、取消学士学位资格或注销并追回已发放的毕业证书、学士学位证书等严重后果； 5.若在省教育厅、学院组织的毕业论文（设计）检查、评比中，被发现有抄袭、剽窃、弄虚作假等违反学术规范的行为，本人愿意接受学院按有关规定给予的处理，并承担相应责任。 学生（签名）： 日期：年月日

目录 前言 (2) 1 概述 (2) 1.1盲信号处理的概念与分类 (3) 1.2盲处理概念 (4) 1.3盲信号处理的分类 (4) 1.4盲信号处理的应用 (4) 2 盲信号分离的基础 (4) 2.1盲信号的预处理 (5) 2.2信号的去均值处理 (5) 2.3盲信号分离原理 (5) 2.4盲信号分离的方法 (6) 3 盲分离的算法和仿真结果 (6) 3.1最大信噪比的盲信号分离算法 (6) 3.2基于最大信噪比盲信号分离的算法流程 (7) 3.3基于峭度的盲信号分离的算法 (7) 3.4基于峭度的盲信号分离的算法流程 (8) 3.5基于两种算法的仿真 (8) 3.6仿真结果分析 (12) 4 结论 (13) 4.1总结 (13) 4.2未来工作 (13) 参考文献 (14)

盲源分离欠定问题欠定问题的研究与应用

盲源分离欠定问题欠定问题的研究与应用盲源分离(Blind Source Separation,BSS)技术,越来越成为信号处理领域中的重点关注问题。“盲源分离”这一概念的最初提出,主旨是为了解决某系统在源信号及信号个数未知、混合矩阵未知而只有观测号已知的情况下,对源信号进行恢复。 本文主要研究的是欠定盲源分离问题,即观测信号数目小于源信号数目的情况。基于稀疏分量分析(Sparse Component Analysis,SCA)法,分两个阶段讨论了混合矩阵和源信号的估计,并分别提出了估计混合矩阵和恢复源信号的新方法。 本文主要内容包括:讨论了基于SCA的“两步法”。在混合矩阵的估计阶段,研究了三类估计方法,分别是k均值算法、霍夫变换发及势函数法;对各算法的原理进行了分析,并通过仿真实验实现各算法,并验证了算法的有效性。 在源信号估计阶段,主要研究了目前最常用的最短路径法。提出了一种基于蚂蚁觅食原理的改进蚁群聚类算法估计混合矩阵,并利用网格密度法对聚类中心进行进一步修正。 首先利用源信号的稀疏性,对观测信号进行标准化处理形成球状堆;再利用观测信号之间的欧氏距离确定初始信息素矩阵,得出初始聚类中心;然后按照传统蚁群聚类法对数据进行聚类;接着利用网格密度法提取出每一类密度最大的网格,将该网格的中心作为该类聚类中心;最后输出每个聚类中心作为混合矩阵各列向量。提出了一种基于加权的最小l1范数法对源信号进行恢复,相较于传统l1范数法的寻找一组最优解,改进的范数法将其他可能的分解项按照权值进行相加,从而使恢复出的信号更加接近源信号向量。 当有两路观测信号时,按照分解项与观测信号的角度差大小作为加权值;当

关于卷积计算

这里说到的卷积计算，只是指我们对图像进行某种滤波处理或者是边缘检测、锐化等应用要用到的运算。通常，要进行卷积的话就必须要有一个模板（掩模），这些模板的实际就是在卷积计算是所用到的点乘系数，下面会详细说明。当然，以上说的只是一种理解，而不是卷积本身的概念。下面举例说明一下卷积运算。 假设一图像（矩阵）为： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 现在要对其进行锐化，采用用Roberts 算子和Sobel 算子，其中Roberts 算子 采用的计算模板为 ，根据其计算公式，以上述中的图（矩阵）的中间的点（5）为例，该点用Roberts 的模板计算过程如下： g(i,j) = |-5 + 9| + |-6 + 8| = 4 + 2 = 6,也就是说，5 这点通过卷积计算之后的值为6。在计算的时候，只要把矩阵中的点与模板的点一一对应即可： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 在要进行处理的点5中，对应模板上的位置，就得出5的系数是-1,6和8的系数是0，9的系数是1（针对x 模板而言，如果是针对y 模板，则5和9的系数是0，6的系数是-1，8的系数是1），然后求两模板运算结果的绝对值之和，参照Robert 算子的公式。 然后到Sobel 算子，它的模板比Roberts 的要复杂一些，但运算的方法是一样的。 采用上面所说的对应方法，根据dx 和dy ，可得1和7的系数是-1, 4的系 数是-2，6的系数是2，3和9的系数是1，其余为0（针对x 模板），Sobel 算子的Roberts 最大的一个不同就是，前者计算的当前位置是模板的中心位置，后者计算的当前位置是左上角，一般来说，模板采取都是m ×m （m 是奇数），所以大部分模板的计算当前位置都是模板的中心位置（我们接触到的模板就只有Robert 算子不是奇数×奇数的）。至于模板，题目应该会给定，但上面所说到的这两个模板，大家最好还是记一记。而在空间平滑滤波增强中，中值滤波和邻域平均，这两者与卷积的计算有相似之处，但卷积是不同的。其中两者同样具有模板的概念，但中值滤波只是在模板覆盖的点里求中值，领域平均则是求平均值，具体参看书本60页到64页。。 (,)|(1,1)(,)||(1,)(,1)| g i j f i j f i j f i j f i j =++-++-+??????????---=101202101x d ??????????---=121000121y d

盲源分离算法初步研究

盲源分离算法初步研究 一、盲源分离基本问题 1.概念 BSS 信号盲分离，是指从若干观测到的混合信号中恢复出未知的源信号的方法。典型的观测到的混合信号是一系列传感器的输出，而每一个传感器输出的是一系列源信号经过不同程度的混合之后的信号。其中，“盲”有两方面的含义：（1）源信号是未知的；（2）混合方式也是未知的。 根据不同的分类标准，信号盲分离问题可以分成以下几类： （1）从混合通道的个数上分，信号的盲分离可以分为多通道信号分离和单通道信号分离。单通道信号分离是指多路源信号混合后只得到一路混合信号，设法从这一路混合信号中分离出多个源信号的问题就是单通道信号分离。多通道信号分离是M 个源信号混合后得到N 路混合信号（通常N ≥M ）。从N 路混合信号中恢复出M 个源信号的问题即为多通道信号分离。一般情况下，单通道信号分离的难度要超过多通道信号分离。 （2）从源信号的混合方式上分，可将信号盲分离问题分为瞬时混合和卷积混合、线性混合和非线性混合等不同种类。在目前信号盲分离的研究文章中，所建模型大部分为瞬时混合。但是，作为更接近实际情况的卷积混合方式正受到越来越多的关注。 （3）根据源信号的种类，也可将信号盲分离分为多类。在通常的处理方法上，根据不同种类信号的特点，也有一些独特的处理技术。 2.盲分离问题的描述 BSS 是指仅从观测的混合信号（通常是多个传感器的输出）中恢复独立的源信号，在科学研究和工程应用中，很多观测信号都可以假设成是不可见的源信号的混合。所谓的“鸡尾酒会”问题就是一个典型的例子。在某个场所，多个人正在高声交谈。我们用多个麦克风来接受这些人说话的声音信号。每个人说话的声音是源信号，麦克风阵列的输出是观测信号。由于每个麦克风距离各个说话者的相对方位不同，它们接受到的也是这些人的声音信号以不同方式的混合。盲信号分离此时的任务是从麦克风阵列的输出信号中估计出每个人各自说话的声音信号，即源信号。如果混合系统是已知的，则以上问题就退化成简单的求混合矩阵的逆矩阵。但是在更多的情况下，人们无法获取有关混合系统的先验知识，这就要求人们从观测信号来推断这个混合矩阵，实现盲源分离。 3.混合模型 信号的混合模型包含两个方面的内容：（1）源信号的统计特征；（2）源信号的混合方式。 3.1源信号的统计特征 已有的研究表明如果加上源信号间相互独立的限制条件，就可以有效地补偿对以上先验知识的缺乏。如果用q i 表示第i 个分量的概率密度函数，则这种统计独立性可以表示为： 11221()()...()()n n n i i i q s q s q s q s ==???=∏q(s) 其中q(s)是s 的联合概率密度函数。 3.2源信号的混合方式 最简单的混合模型假定各个分量是线性叠加混合在一起而形成观测信号的。基于这样的假设，我们可以把观测信号和源信号用矩阵的方式表示为： ()()t t =x Hs 式中H 是n ×n 阶的混合矩阵。基于该模型，盲信号分离()()t t =x Hs 的目标可以表

盲源分离技术在通信侦察系统中的应用

盲源分离技术在通信侦察系统中的应用 摘要: 针对如何快速、准确地对无线电通信信号进行截获、分离和识别是现代通信侦察的瓶颈, 盲源分离对于解决这些难题具有独特的优势。给出了基于盲源分离的无线电通信侦察系统模型，从DoA估计和调制样式识别两方面讨论了盲源分离技术在该领域的应用情况。通过具体的仿真实验，证明了盲源分离应用于通信侦察的正确性和可行性。 关键词: 盲源分离；无线电侦察；DoA估计；调制识别 Application of blind source separation in radio surveillance Abstract:How to acquire ,separate and identify the radio communication signals quickly and exactly is abottleneck of modern radio surveillance , and blind source separation (BSS) is suitable for dealing with theseproblems. The model of the radio surveillance system based on BSS is presented , and two novel applications arediscussed, i. e. the direction- of- arrival (DoA) estimation and modulation identification. Simulation result s showthat the BSS solution in radio surveillance is valid and feasible. Key words:blind source separation ; radio surveillance ; direction- of- arrival estimation ; modulation identification 引言 现代战场通信信号环境日益复杂 , 如何有效地对信号进行快速、准确地截获、分离和识别 , 是现代通信侦察的一大瓶颈问题。主要表现在 : 信号分析时 , 难以对时域或频域重叠在一起的信号进行分析 , 如何对混叠的信号进行有效分离 ; 信号测向时 ,传统的测向方法精度不高 , 而一些超分辨率方法计算量过大 ,如何提高测向的速度和精度 ; 信号识别时 , 特征参数受环境影响较大 , 如何消除噪声的影响 , 采用最简单的方法来达到最理想的分类识别效果。这些问题的存在 , 一直束缚着通信侦察装备的发展。 近年来 ,盲信号处理技术在信号处理领域受到了广泛关注 , 根据其应用领域的不同 , 又可分为盲源分离、盲反卷积和盲均衡等技术。其中盲源分离

利用FFT计算卷积

利用FFT 计算卷积 一．线卷积的作用及定义 线卷积包括卷积积分和卷积和。 1．线卷积的作用 求解线性系统对任意激励信号的零态响应。 2．卷积积分 ) (*)(d )()()(t h t x t h x t y =-= ? ∞∞ -τττ 3．卷积和 离散系统的时域分析是，已知离散系统的初始状态和输入信号（激励），求离散系统的输出（响应），两种方法：递推解法和离散卷积法。 卷积和：)()()()()(n h n x m n h m x n y m *=-= ∑ ∞ -∞ = 二．圆周卷积的定义 圆周移位：一周期为N 的周期序列, 可视为一主值序列在圆周上的循环移位。周期序列在时间轴上左移 右移m 反时针 转称为圆周移位。 时域圆周卷积（循环卷积） )()()(n h n x n y ?=()()()∑ -=-= 1 )(N m N N n R m n h m x 条件：两序列实现圆卷积的条件是：长度相等，如果不相等, 可通过增补零值来使之相等。 特点：卷积求和范围只在10-≤≤N m 有限区间进行；卷积时不作反褶平移, 而是反褶圆移 步骤：量置换→反褶→圆移→相乘→求和。 三．两者的关系 有限长序列的圆卷积和线卷积的关系 在一般情况下，两序列的圆卷积和线卷积是不相等的，这是因为：线卷积是

平移, 结果长度为121-+=N N L ；而圆卷积是圆移，结果长度为2 1 N N L ==。只有 在两卷积的结果长度相时，二者才有相同的结果。解决方法是：在作圆卷积时，通过加零的方法，使两序列的长度都增加到121-+=N N L ，此时，圆卷积的结果和线卷积同。 四．利用FFT 计算卷积 工程实际需要解决的卷积：)()()(n h n x n y *=，但其计算量很大。 而圆卷积为：)()()(n h n x n y ?=，便于采用FFT 算法, 故计算速度快。若将线卷积的两个序列用增补零的方法将长度取为一致，此时两序列的离散线卷积和圆周卷积结果是相等的，这样就则可以通过圆卷积来快速计算线卷积。 1、 利用FFT 计算卷积的步骤 （1）设两序列原长度分别为：N 和M ，将长度增加到1-+≥M N L （L 为2的整数次幂）； （2）用FFT 法求加长序列的DFT 频谱； （3）计算两序列DFT 频谱的乘积； （4）用IFFT 求DFT 频谱乘积的逆变换，便得两序列的离散线卷积。 2、分段快速卷积 设)(n x 为长序列，)(n h 为短序列，长度为M ，则两序列的离散线卷积可以写成如 下 形 式 ， ∑∑∑-=-+=-=+-+ +-+ -= *=1 1 )1(1 2)()()()()()()()()(N m n K kN m N N m m N h m x m N h m x m N h m x n h n x n y 上述每个子段长度为N 。为便于圆卷积计算，将长度通过补零加长为：1-+=M N L x (n 0 n h (n 根据各子段()n x k 增补零的部位不一样而分两种算法。

反卷积复原算法

一、Richardson-Lucy 算法 R-L 算法是目前世界上应用最广泛的函数恢复技术之一，它是一种迭代方法。MATLAB 提供的deconvlucy （）函数还能够用于实现复杂图像重建的多种算法中，这些算法都基于Lucy-Richardson 最大化可能性算法。 R-L 算法是一种迭代非线性复原算法，它是从最大似然公式推导出来的，图像用泊松分布加以模型化的。当下面这个迭代收敛时模型的最大似然函数就可以得到一个令人满意的方程： 1(,)(,)(,)[(,)](,)(,) k k k g x y f x y f x y h x y h x y f x y ∧∧+∧=⊕* 其中，*代表卷积，⊕代表相关，∧f 代表未退化图像的估计，g 和h 和以前定义一样。在IPT 中，L-R 算法由名为deconvlucy 的函数完成的。 deconvlucy()函数的调用格式：J=deconvlucy(I ，PSF ，NUMIT ，DAMPAR ，WEIGHT)。其中，I 表示输入图像，PSF 表示点扩散函数。其他参数都是可选参数：NUMIT 表示算法的迭代次数，默认为10次；DAMPAR 是一个标量，它指定了结果图像与原图像I 之间的偏离阈值表，默认值为0(无衰减）；WEIGHT 是一个与I 同样大小的数组，它为每一个像素分配一个权重来反映其重量，表示像素加权值，默认值为原始图像的数值。 图像复原源代码： %% Deblurring Gray Images Using the Lucy-Richardson Algorithm

clc clear close all I=imread('E:\'); % 彩色图像的像素为512*512 I1=rgb2gray(I); % 灰度图像的像素为512*512 % figure,imshow(I),title('Original color image'); % figure,imshow(I1),title('Original gray image'); I2=I1(1:2:end,1:2:end); % 图像的像素设置为256*256 figure,imshow(I2),title('Gray Image 256*256'); PSF = fspecial('gaussian',5,5); % 点扩散函数 Blurred = imfilter(I2,PSF,'symmetric','conv'); figure; imshow(Blurred); title('Gaussian Blurred'); V = ; BlurredNoisy = imnoise(Blurred,'gaussian',0,V); figure; imshow(BlurredNoisy); title('Blurred & Noisy');

Ica盲源分离Matlab程序

Ica盲源分离Matlab程序 close all; clear all; i4=imread('1.jpg'); i5=imread('2.jpg'); i6=imread('2.png'); i1=rgb2gray(i4); i2=rgb2gray(i5); i3=rgb2gray(i6); s1=reshape(i1,[1,256*256]); s2=reshape(i2,[1,256*256]); s3=reshape(i3,[1,256*256]); s=[s1;s2;s3];sig=double(s); aorig=rand(size(sig,1)); mixedsig=aorig*sig; ms1=reshape(mixedsig(1,:),[256,256]); ms2=reshape(mixedsig(2,:),[256,256]); ms3=reshape(mixedsig(3,:),[256,256]); figure; subplot(331),imshow(i1),subplot(332),imshow(i2),subplot(333),imshow(i3); subplot(334),imshow(uint8(ms1)),subplot(335),imshow(uint8(ms2)),subplot(336),i mshow(uint8(ms3)); % mixedsig=zeros(size(mixedsig)); meanValue=mean(mixedsig')'; mixedsig=mixedsig-meanValue*ones(1,size(mixedsig,2)); covarianceMatrix=cov(mixedsig',1); [E,D]=eig(covarianceMatrix); eigenvalues=flipud(sort(diag(D))); whiteningMatrix=inv(sqrt(D))*E'; dewhiteningMatrix=E*sqrt(D); whitesig=whiteningMatrix*mixedsig; X=whitesig; [vectorSize,numSamples]=size(X); B=zeros(vectorSize); numOFIC=vectorSize; for r=1:numOFIC i=1;maxNumIterations=100; w=rand(vectorSize,1)-.5; w=w/norm(w); while i<=maxNumIterations+1

卷积的快速算法++教程文件

《数字信号处理》 课程设计报告 专业：通信工程 班级：通信08-2BF 组次：第10组 姓名： 学号：14082300925

一、 设计目的 卷积运算是一种有别于其他运算的新型运算，是信号处理中一种常用的工具。随着信号与系统理论的研究的深入及计算机技术发展，卷积运算被广泛地运用到现代地震勘测，超声诊断，光学诊断，光学成像，系统辨识及其他诸多新处理领域中。了解并灵活运卷积运算用去解决问题，提高理论知识水平和动手能力，才是学习卷积运算的真正目的。通过这次课程设计，一方面加强对《数字信号处理》这门课程的理解和应用，另一方面体会到学校开这些大学课程的意义。 二、设计任务 探寻一种运算量更少，算法步骤更简单的算法来实现卷积运算，文中主要通过阶梯函数卷积计算方法和斜体函数卷积计算方法对比来得出最终结论。 三、设计原理 1，什么是卷积？ 卷积是数字信号处理中经常用到的运算。其基本的表达式为： ()()()∑=-= n m m n x m h n y 0 换而言之，假设两个信号f 1(t)和f 2(t)，两者做卷积运算定义为 f(t) d 做一变量代换不难得出： f(t) d =f 1(t)*f 2(t)=f 2(t)*f 1(t) 在教材上，我们知道用图解法很容易理解卷积运算的过程，在此不在赘述。 2，什么是阶梯函数 所谓阶梯函数，即是可以用阶梯函数u(t) 和u(t-1)的线性组合来表示的函数，可以看做是一些矩形脉冲的集合，图1-1给除了两个阶梯函数的例子。

1—1 其中 f(t)=2u(t)+u(t-1)-2u（t-2）-u(t-3), h(t)= 2u(t)-u(t-1)+2u(t-2)-3u(t-3). 以图1—1中两个阶梯函数为例介绍本文提出的阶梯函数卷积算法。 根据卷积的性质（又称为杜阿美尔积分），上述f(t)与h(t)的卷积等于f(t)的导数与h(t)的积分的卷积，即： f(t)*h(t)=* 由于f(t)为阶梯函数，因此其导数也为冲击函数及其延时的线性组合， 如图1—2（a） 所示。

二维矩阵卷积的并行计算方法

第52卷第3期2018年3月浙 江 大 学 学 报(工学版)J o u r n a l o f Z h e j i a n g U n i v e r s i t y (E n g i n e e r i n g S c i e n c e )V o l .52N o .3M a r .2018 收稿日期:20170304.网址:w w w.z j u j o u r n a l s .c o m /e n g /f i l e u p /H T M L /201803013.h t m 基金项目:国家自然科学基金资助项目(60133007,61572025);国家重点研发计划资助项目(2016Y F B 0200401). 作者简介:张军阳(1987 ),男,博士生,从事体系结构二机器学习二嵌入式系统研究.o r c i d .o r g /0000-0002-2993-4494.E -m a i l :z h a n g j u n y a n g 11@n u d t .e d u .c n 通信联系人:郭阳,男,教授.o r c i .o r g /0000-0003-1600-4666.E -m a i l :g u o y a n g @n u d t .e d u .c n D O I :10.3785/j .i s s n .1008-973X.2018.03.013二维矩阵卷积的并行计算方法 张军阳,郭阳,扈啸 (国防科技大学计算机学院,湖南长沙410073 )摘 要:为了提高卷积神经网络模型中二维矩阵卷积的计算效率,基于F T 2000多核向量处理器研究二维矩阵卷积 的并行实现方法.通过使用广播指令将卷积核元素广播至向量寄存器,使用向量L O A D 指令加载卷积矩阵行元素,并通过混洗操作将不易并行化的矩阵卷积操作变成可以向量化的乘加操作,实现了通过减少访存二充分复用已取数 据的方式来提高算法的执行效率.设计卷积矩阵规模变化二卷积核规模不变和卷积矩阵规模不变二卷积核规模变化2种常用矩阵卷积计算方式,并对比分析不同计算方式对算法执行效率的影响.基于服务器级多核C P U 和T I 6678进 行实验对比,实验结果显示,F T 2000比多核C P U 及T I 6678具有更好的计算优势,相比多核C P U 最高可加速11974 倍,相比T I 6678可加速21倍.关键词:矩阵卷积;向量处理器;并行算法;性能优化;卷积神经网络 中图分类号:T P391 文献标志码:A 文章编号:1008973X (2018)03051509 P a r a l l e l c o m p u t i n g m e t h o d f o r t w o -d i m e n s i o n a lm a t r i x c o n v o l u t i o n Z H A N GJ u n -y a n g ,G U O Y a n g ,HU X i a o (C o l l e g e o f C o m p u t e r ,N a t i o n a l U n i v e r s i t y o f D e f e n s eT e c h n o l o g y ,C h a n g s h a 410073,C h i n a )A b s t r a c t :A p a r a l l e l i m p l e m e n t a t i o nm e t h o db a s e do nm u l t i -c o r e v e c t o r p r o c e s s o rF T 2000w a s p r o p o s e d t o i m p r o v e t h e c o m p u t a t i o n a l e f f i c i e n c y o f t w o -d i m e n s i o n a lm a t r i x c o n v o l u t i o n i n c o n v o l u t i o nn e u r a l n e t w o r k m o d e l .T h e c o n v o l u t i o nk e r n e l e l e m e n tw a s b r o a d c a s t t o v e c t o r r e g i s t e r b y u s i n g b r o a d c a s t i n s t r u c t i o n ;t h e r o we l e m e n t s o f t h e c o n v o l u t i o nm a t r i xw e r e v e c t o r l o a d e d .W i t h s h u f f l e o p e r a t i o n ,t h e o p e r a t i o n o fm a t r i x c o n v o l u t i o n ,w h i c h i sh a r dt ob e p a r a l l e l l e d ,c a nb ev e c t o r i z e db y u s i n g m u l t i p l y -a d do p e r a t i o n ,a n dt h e i m p l e m e n t a t i o ne f f i c i e n c y w a s a c h i e v e d t h r o u g h r e d u c t i o n o f a c c e s s ,f u l l r e u s e o f o b t a i n e d d a t a .T w o k i n d s o f c o m m o nm a t r i xc o n v o l u t i o n m e t h o d sw e r ed e s i g n e d :c h a n g i n g c o n v o l u t i o n m a t r i xs c a l ew i t hc o n s t a n t c o n v o l u t i o nk e r n e l s i z e ,a n d c o n s t a n t c o n v o l u t i o nm a t r i x s i z ew i t h c h a n g i n g c o n v o l u t i o nk e r n e l s c a l e .T h e i n f l u e n c e o f d i f f e r e n t c a l c u l a t i o n m e t h o d s o n t h e a l g o r i t h m e x e c u t i o n e f f i c i e n c y w a s a n a l y z e d a n d c o m p a r e d .F i n a l l y ,t h e c o m p a r i s o ne x p e r i m e n t sw e r e t a k e nb a s e do n t h e s e r v e r -l e v e lm u l t i -c o r eC P Ua n d T I 6678.R e s u l t s s h o wt h a tF T 2000h a sab e t t e r c o m p u t i n g a d v a n t a g eo v e rm u l t i -c o r eC P Ua n dT I 6678,w h i c hc a na c c e l e r a t eu p t o 11974t i m e s c o m p a r e d t om u l t i -c o r eC P U ,w h i l e t oT I 6678i t i s 21t i m e s .K e y w o r d s :m a t r i x c o n v o l u t i o n ;v e c t o r p r o c e s s o r ;p a r a l l e l a l g o r i t h m ;p e r f o r m a n c e o p t i m i z a t i o n ;c o n v o l u t i o n n e u r a l n e t w o r k