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文檔簡介
1、盲信號處理(Blind Signal Processing，BSP)是20世紀(jì)最后十年中迅速發(fā)展起來的一個研究領(lǐng)域，它又可以分成若干個互相關(guān)聯(lián)而目標(biāo)有所區(qū)別的子領(lǐng)域，如盲信號分離(Blind Signal Separation，BSS)以及盲解卷(blind deconvolution)、多道盲解卷(Multichannel Blind Deconvolution，MBD)、盲均衡(blind equalization)等。事實上，盲信
2、號處理已成為信號處理領(lǐng)域研究的熱點問題，并在很多領(lǐng)域得到發(fā)展，尤其是在語音增強、醫(yī)學(xué)成像、通信系統(tǒng)、遙感、地震勘測和數(shù)據(jù)挖掘等領(lǐng)域。盲信號分離是盲信號處理的一個重要的研究課題。在不知道源信號的特性，也不知道信號在傳輸通道中的混合過程，只是假設(shè)源信號是相互統(tǒng)計獨立的情況下，從傳感器陣列接收到的觀測信號中分離出源信號的問題可以表述為盲信號分離。獨立成分分析(Independent Component Analysis，ICA)是一種重要的盲
3、信號分離的方法，它是從統(tǒng)計的角度使得分離出來的信號盡可能獨立。 本文首先簡要說明了盲信號分離的研究背景和意義，介紹了盲信號分離的研究現(xiàn)狀，分析了盲信號分離的理論基礎(chǔ)和模型，給出了盲信號處理的分離準(zhǔn)則。接著闡述了獨立成分分析(ICA)方法的發(fā)展、應(yīng)用和現(xiàn)狀，詳細地論述了ICA 的原理及實現(xiàn)過程，重點介紹了FastlCA 算法和CuBICA算法，分別推導(dǎo)了FastICA單個分量逐一分離和多個分量同時分離的算法。針對現(xiàn)有算法不足，結(jié)合
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