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申请/专利权人：青岛科技大学

摘要：本发明公开了一种基于改进BCA盲源分离的信号分离和去噪方法，用于分离混合声信号。本发明首先将接收到的几路叠加高斯噪声后的源信号通过短时傅里叶变化到频域；然后使用改进的迭代步长次梯度搜索算法基于BCA框架求解最优分离矩阵，利用最小失真原则和归一化原则对分离矩阵处理用于分离频域的混合信号，并基于频谱的相关性进行频谱排序；最后通过反傅里叶变换将信号恢复到时域。本发明能有效分离噪声环境下的信号，不仅可以分离独立信号，还可以分离相关信号；实现高斯去噪和信号分离的有效结合，提高水声信号接收质量和抗噪性能。

主权项：1.一种基于BCA盲源分离的信号分离和去噪方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1：获取待分离、去噪的含高斯噪声的信号；S2：基于傅里叶变换，将信号变换到频域，得到频域信号；S3：基于改进迭代步长的次梯度BCA框架，分离S2中含高斯噪声的信号，得到去噪并分离后的频域源信号；所述S3具体如下：S3-1：基于体积比最大化分离源信号:体积比用来表示分离信号的目标函数，通过最大化分离后信号的体积比分离源信号，通过最大化分离信号体积比，获得最优分离矩阵W；适应度函数如下所示： 上式表示在无约束情况下求解能够使此目标函数最大情况下的最佳分离矩阵W，其中表示分离信号ZG的体积，表示边界超矩形的体积；W表示分离矩阵，p表示信号的个数，r表示求r-norm范数，det·表示求矩阵的行列式；S3-2:基于改进迭代步长的次梯度迭代边缘分量分析方法:改进迭代步长的具体实现公式为： μt表示第t次迭代时的迭代步长，其长度随迭代次数的增加而减小，是一个逆不完全Γ函数，μmin和μmax是迭代步长的最大值和最小值，t表示当前迭代次数，tmax是总迭代次数，λ是随机变量，λ≥0，此处取值为0.01；所述改进迭代步长的次梯度迭代边缘分量分析方法具体如下：第一步：随机产生一个分离矩阵W0，并对各参量赋值，tmax＝300,μmax＝10,μmin＝0,λ＝0.01,p＝3,r＝1；令t＝1；第二步：求接收混合信号的均值，利用均值求信号的协方差矩阵，令Z＝Wt-1Y,利用公式 求信号的超椭球体体积volεZ和边界超矩形体积volBZ；第三步：利用公式θt＝volεZ-volBZ Wt＝Wt-1+μtθt更新迭代方向θt、迭代步长μt和分离矩阵Wt，令t＝t+1；第四步：检查终止条件，若达到终止条件则停止迭代，输出Wt作为无约束优化问题的解，Wopt＝Wt；第五步：基于最小失真原则对分离矩阵进行处理：W＝diagW-1W并对处理后的分离矩阵进行归一化操作： S4：基于相关系数确定S3中分离后频域源信号的顺序，并反傅里叶变换到时域，得到时域源信号。

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百度查询： 青岛科技大学 基于改进BCA盲源分离的信号分离和去噪方法