基于解析稀疏先验的混合信号盲源分离

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1、分类号：密级：UDC：学号：406130713179南昌大学硕士研究生学位论文基于解析稀疏先验的混合信号盲源分离BlindSourceSeparationBasedontheAnalysisSparsePrior方婉婷培养单位（院、系）：信息工程学院电子信息工程系指导教师姓名、职称：张烨教授申请学位的学科门类：工学学科专业名称：信息与通信工程论文答辩日期：2016年5月21日答辩委员会主席：评阅人：2016年月日一、学位论文独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的，论文中个包含研巧成果，除了文中特别加标注和致谢的地方外。

2、据我所知其他人己经发袭或撰写过的研巧成果，也不包含为获得南島大学或巧他教育机－构的学位或证书而使用过的材料。与我巧工作的同志对本研巧所做的任何贡献均己化论文中作了明确的说明并表示谢意。ｆ学位论文作者签名（手写）签字Ｈ期：年月於Ｈ二、学位论文版权使巧授权书本学位论文作者完全了解南旨大学有关保留、使用学位论文的规巧，同意学校巧权保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和电了版，允许论文被查阅和借阅。本人授权南昌火学Ｗ站将学位论文的全部或部分内容编入有关＇Ｌ制手段保存、汇编本学位论数扼库进行檢索，Ｗ乂粟用影印、缩印或扫描等复－文。同

3、时授权北京力方数据股份有限公司和中凹学术期刊（光盘版）电了杂志社将本学位论文化录到《中国学位论文全文数据库》和《中固优秀博硕女学位，巧总按论文全文数据库》中全文发表，并遁过网络向社会公众提供信息服务＂＂章程规定早适相关权益。－）（写：学位论文作者签各１了）哥师签名（手写—签字Ｕ期：年Ｓ月Ｋ口签字日期年月＞口５＾支＿一’．论文题麻＾爸：！＾１＾｜南穿］｜嗎：旁＾島下尘么若号＇詞论级别博±±１＾Ｉ如前训Ｉ巧．ＩＩ子學阮／系／所Ｉ专业倍替５在信玉铅德ＩｘＡ嗟Ｉ和ＩＥｍａｉｌ＾备注７＂＂＾斤□傑密（向巧学

4、位办中请获批准为保密，年月后公开摘要摘要盲源分离(BlindSourceSeparation,BSS)是指在源信号及其混合矩阵均未知的情况下，仅从若干观测到的混合信号中分离出源信号的过程。盲源分离在无线通信、图像增强和恢复、语音信号处理、模式识别及图像处理等领域具有广泛的应用价值。目前，独立分量分析(IndependentComponentAnalysis,ICA)是盲源分离的主要方法，该方法假设源信号是相互统计独立。近年来，许多研究者采用稀疏分量分析的方法实现信号的盲源分离，该方法是将信号的稀疏特性作为先验知识来解决盲源分离问题。信号的稀疏表示可以采用综合稀

5、疏模型和解析稀疏模型。现有的稀疏分量分析方法中大多采用综合稀疏模型。基于解析稀疏模型，本文提出了新的盲源分离算法，主要工作如下：1.针对过定和适定盲源分离问题，该算法首先利用子集追踪算法对估计的源信号进行学习，得到学习解析字典，再利用得到的学习解析字典以及分裂Bregman算法对源信号进行恢复，最后用最小二乘法得到混合矩阵的估计值。通过对学习解析字典、源信号以及混合矩阵的迭代更新，得到最优的分离结果。仿真实验表明本算法对适定和过定盲源分离问题有较好的分离效果。2.针对欠定盲源分离问题，提出一种基于解析稀疏表示的混合矩阵估计算法。该算法首先计算解析字典与混合信号的内积

6、，发现某些原子具有与除待估计的源信号外的其他源信号正交的特性，这些原子组成子字典，利用这些子字典得到混合矩阵各列的元素的比值矩阵，最后对这些比值矩阵进行聚类，得到混合矩阵的估计。仿真实验表明该算法对于估计欠定混合矩阵具有一定的准确性。关键词：盲源分离；解析稀疏模型；解析字典学习；混合矩阵IAbstractABSTRACTBlindsourceseparation(BSS),whichaimstoseparatethesourcesfromtheirmixtureswithoutanypriorknowledgeaboutthemixingprocessortheso

7、urces,hasawiderangeofapplicationssuchaswirelesscommunications,imageenhancingandrestoration,audioprocessing,patternrecognitionandimageprocessing.Onthebasisoftheassumptionthatthesourcesarestatisticallyindependent,independentcomponentanalysis(ICA)isaclassictechniqueforsolvingtheBSSprobl