一种噪声盲源信号分离方法、终端设备及存储介质
本发明涉及一种噪声盲源信号分离方法、终端设备及存储介质，该方法中包括：S1：将观测信号通过Fastica算法得到解混矩阵和分离后的独立分量；S2：对独立分量做多次相位调整，并根据相位调整前后对应的观测信号之间的总相关系数的大小确定最佳调整相位；S3：查找权值调整函数的最佳寻优区间，从最佳寻优区间内查找最佳权值调整函数；S4：将独立分量进行相位和幅值的调整得到调整独立分量，将其与观测信号均进行傅里叶变换得到对应的频谱，计算每个调整独立分量频谱和其对应的观测信号频谱的总相关系数，按照总相关系数的大小将所有调整独立分量进行排序，得到分离后的信号源。该解决方案对波形的不确定性进行消除，达到较为完美的分离结果。
发明专利
CN202010982357.X
2020-09-17
CN112116922A
2020-12-22
G10L21/0272(2013.01)
集美大学
周海峰;陈虹宇;汪海志;包素钦;方艺鹏;张恩来;林开荣;郑东强;林忠华;杨志荣;焦健;王新乡
361000 福建省厦门市集美区银江路185号
厦门市精诚新创知识产权代理有限公司
何家富
福建;35
1.一种噪声盲源信号分离方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：将由多个信号源发出的包含噪声的观测信号通过Fastica算法得到解混矩阵和分离后的独立分量； S2：对独立分量做多次相位调整，并根据相位调整前后对应的观测信号之间的总相关系数的大小确定最佳调整相位； S3：查找权值调整函数的最佳寻优区间，从最佳寻优区间内查找最佳权值调整函数，使得通过最佳权值调整函数加权得到的混合矩阵计算得到的观测信号与通过Fastica算法处理前的观测信号的总相关系数小于阈值； S4：将独立分量通过步骤S2得到的最佳调整相位和步骤S3得到的最佳权值调整函数进行相位和幅值的调整得到调整独立分量，将调整独立分量和观测信号均进行傅里叶变换得到对应的频谱，计算每个调整独立分量频谱和其对应的观测信号频谱的总相关系数，按照总相关系数的大小将所有调整独立分量进行排序，得到最终分离后的信号源。 2.根据权利要求1所述的噪声盲源信号分离方法，其特征在于：步骤S2具体包括以下步骤： S21：对分离出来的独立分量做多次相位调整； yj(M)＝yj(0)|εM 其中，yj(M)为第j个独立分量在第M次相位调整后的值，j为独立分量的序号，yj(0)为通过Fastica算法得到的第j个独立分量的值，εM为第M次相位调整函数； S22：根据相位调整后的独立分量，计算相位调整后对应的观测信号： 其中，xi(M)为第i个观测信号在第M次相位调整后的值，i为观测信号的序号，m为独立分量的总数，aij(0)为的初始混合矩阵中第i行第j列的值，初始混合矩阵为通过Fastica算法得到的解混矩阵求逆后得到的矩阵； S23：针对每次相位调整函数εM，计算相位调整后对应的观测信号xi(M)与相位调整前对应的观测信号xi之间的总相关系数 其中，Xcor(·)为自相关系数，n为观测信号的总数； S24：根据最大相似准则，将总相关系数的最大值所对应相位调整函数作为最佳调整相位。 3.根据权利要求1所述的噪声盲源信号分离方法，其特征在于：权值调整函数的最佳寻优区间的查找方法为： S31：初始设定参数k＝1，设定权值调整函数的第k个寻优区间； S32：将混合矩阵乘以第k个寻优区间的最大值和最小值得到对应的最大混合矩阵和最小混合矩阵； S33：根据最大混合矩阵、最小混合矩阵和独立分量，计算第k个最大混合矩阵对应的最大观测信号与观测信号的总相关系数和最小混合矩阵对应的最小观测信号与观测信号的总相关系数的差值；判断第k个差值的符号与第k-1个差值的符号是否相同，如果是，进入S34；否则，进入S38； S34：判断第k个差值的符号与第k个寻优区间的最大值与最小值的差值的符号是否相同，如果是，进入S35；否则，进入S36； S35：设定第k+1个寻优区间，且令第k+1个寻优区间的最小值为第k个寻优区间的最大值，进入S37； S36：设定第k+1个寻优区间，且令第k+1个寻优区间的最大值为第k个寻优区间的最小值，进入S37； S37：令k＝k+1，返回S32； S38：将第k-1个和第k个寻优区间组成最佳寻优区间。 4.根据权利要求3所述的噪声盲源信号分离方法，其特征在于：从最佳寻优区间内查找最佳权值调整函数的方法为在最佳寻优区间内采用黄金分割算法进行逐级查找。 5.一种噪声盲源信号分离终端设备，其特征在于：包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中并在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1～4中任一所述方法的步骤。 6.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1～4中任一所述方法的步骤。