崔艷

【摘 要】本文關(guān)注的是自適應(yīng)盲源分離算法。首先介紹了白化算法，然后將白化規(guī)則和非線性主成分分析規(guī)則結(jié)合起來(lái)，得到了一種新的具有等變性的自適應(yīng)盲源分離算法。最后，通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了算法的有效性。

【關(guān)鍵詞】盲源分離；非線性主成分；白化；等變性

【Abstract】This paper focuses on the problem of adaptive blind source separation.First， the whitening algorithm is introduced. By combining it with nonlinear principle component analysis， a novel blind source separation algorithm ia obtained. Finally，the effectiveness of the algorithm is verified.

【Key words】Blind source separation； Nonlinear principle component analysis； Whitened； Equivariance

0 引言

盲源分離是在對(duì)傳輸信道未知的情況下，從已知的多個(gè)觀測(cè)信號(hào)提取未知的多個(gè)統(tǒng)計(jì)獨(dú)立源信號(hào)的過(guò)程。盲信號(hào)分離是當(dāng)前信號(hào)處理和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)界共同研究的熱點(diǎn)問(wèn)題之一，在語(yǔ)音處理、雷達(dá)、圖像以及無(wú)線通信等領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景[1]。

盲源分離算法包括批處理算法和自適應(yīng)算法兩類。有效的批處理算法包括Cardoso[2]的聯(lián)合對(duì)角化算法，Hyvarinen[3]的快速固定點(diǎn)算法和Feng et al.[4]多階段分解算法等，數(shù)值穩(wěn)定性較好，但不適于觀測(cè)數(shù)據(jù)即時(shí)更新的系統(tǒng)。自適應(yīng)算法有Amari et al.的自然梯度算法，Pajunen et al.遞歸最小二乘算法等，計(jì)算量較小，且具有在線學(xué)習(xí)能力，但算法的收斂性和穩(wěn)定性受到學(xué)習(xí)步長(zhǎng)的影響。

在本文中，通過(guò)將預(yù)白化規(guī)則和非線性主成分分析規(guī)則結(jié)合起來(lái)，我們將得到一種新的分離算法，該算法具有等變性。模擬結(jié)果也表明了該算法的有效性。

4 結(jié)論

本文將白化規(guī)則和非線性子空間學(xué)習(xí)規(guī)則結(jié)合起來(lái)，推導(dǎo)得到了一種新的EASI學(xué)習(xí)規(guī)則，它具有將白化和分離聯(lián)合起來(lái)的良好性質(zhì)。仿真實(shí)驗(yàn)也驗(yàn)證了新算法的有效性。

【參考文獻(xiàn)】

[1]Hyvarinen， A.， Karhunen， J.， Oja， E.： Independent Component Analysis[M].Wiley， New York， 2001.

[2]Cardoso， J. F.， Blind beamforming for non-Gaussian signals[J]. IEEE Proceedings-F， 1993，140（6）：362-370.

[3]Hyvarinen， A.， Fast and robust fixed-point algorithms for independent component analysis[J]. IEEE Trans. Neural Networks， 1999，10（3）：626-634.

[4]Feng， D.Z.， Bao， Z.， Zhang， X. D.， Multistage decomposition algorithm for blind source separation[J]. Progress in Natural Science， 2002，12（3）：324-328.

[5]Pajunen， P.， Karhunen， J.， Least-square methods for blind source separation based on nonlinear PCA[J]. Int. J. of Neural Systems， 1998，8（12）： 601-612.

[6]ZHU Xiaolong，ZHANG Xianda. Blind source separation based on optimally selected estimating functions[J]. Journal of Xidian University，2003，30（3）：335-339.

[責(zé)任編輯：湯靜]