盲源分離信息最大化算法的FPGA實現(xiàn).pdf

1、盲源分離(BlindSourceSeparation，BSS)是信號處理領域于20世紀90年代初發(fā)展起來的一個活躍分支，其特有優(yōu)勢在于能在各源信號和傳輸通道參數(shù)均未知的情況下，僅僅利用源信號的多個混合信號，就能夠恢復源信號的各個獨立成分。BSS以其特有優(yōu)勢很快成為信號處理領域的一個研究熱點，并已廣泛應用在無線通信、生物醫(yī)學、語音和圖像處理等許多領域。 信息最大化算法(InformationMaximization，Infomax

2、)是Bell和Sejnowski基于Linskers的信息最大化理論提出的一種著名BSS方法。該算法在分離混和語音等超高斯信號方面，性能明顯優(yōu)于其他BSS算法，適于在通信、多媒體、語音識別等系統(tǒng)中進行高質(zhì)量的語音處理。但是，Infomax算法計算量較大，分離速度達不到實時性要求。 針對Infomax算法的實時性問題，本文給出了基于FPGA(FieldProgrammableGateArray)實現(xiàn)該算法的硬件解決方案。主要工作如

3、下：(1)深入分析了Infomax算法的原理和功能，采用模塊化設計方法將該算法分為輸入模塊、矩陣乘模塊、判斷模塊、權(quán)值調(diào)整模塊和輸出模塊等五大模塊。(2)對各個模塊分別進行了FPGA設計。由于權(quán)值調(diào)整是Infomax算法實現(xiàn)的核心，因此重點設計了權(quán)值調(diào)整模塊，并采用基于ROM的查找表法實現(xiàn)了Infomax算法中的非線性函數(shù)。(3)設計了信息最大化算法中所應用的矩陣乘法運算模塊，給出了串行、并行和串并結(jié)合三種結(jié)構(gòu)設計方案。通過在MAX+P