基于Givens变换矩阵的时间结构信号盲源分离新算法

• 作者: 刘国庆 赵礼翔
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 盲源分离 时间结构 独立成分分析 正交矩阵 Givens变换矩阵
• 年，卷（期）: 2014,（12）
• 所属期刊栏目: 网络与通信
• 页码范围: 78-81,90
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 4643字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/j.issn.1002-137X.2014.12.017

摘要

对于时间结构信号的盲源分离(Blind Source Separation,BSS),独立成分分析(Independent Component Analysis,ICA)是十分有效的方法.在对观测信号白化处理后,ICA的关键是寻找去除高阶相关性的正交分离矩阵.鉴于任意维数正交矩阵可以表示为Givens变换矩阵的乘积,提出了一种新的时间结构信号盲源分离算法.首先,利用Givens变换矩阵参数化表示正交分离矩阵,减少了要估计参数的个数;其次,以多步时延协方差矩阵的联合近似对角化为目标函数,将盲源分离问题转化为无约束优化问题,并利用拟牛顿法中的BFGS算法对Givens变换矩阵中的参数进行估计,得到分离矩阵;最后,以实际的混合语音信号分离做仿真实验,验证了该算法对时间结构信号的盲源分离是有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘国庆	南京工业大学理学院	39	202	8.0	12.0
2	赵礼翔	南京工业大学电子与信息工程学院	3	12	2.0	3.0