1、盲信號(hào)處理是近年來信號(hào)處理領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)問題,盲信號(hào)的盲是指該信號(hào)的源信號(hào)和傳輸信道未知或是知之甚少。僅僅根據(jù)源信號(hào)的一些統(tǒng)計(jì)特性(如獨(dú)立性)從傳感器接收到的盲信號(hào)中分離提取出源信號(hào)的過程叫做盲源分離。盲分離技術(shù)因其獨(dú)特的信號(hào)處理方式而被廣泛應(yīng)用于多個(gè)領(lǐng)域,如語音信號(hào)處理、地震信號(hào)處理、生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理、陣列信號(hào)處理、通信與系統(tǒng)檢測(cè)、語音信號(hào)處理等。
　　本文首先介紹了盲源分離問題的研究背景、歷史和現(xiàn)狀以及其在各領(lǐng)域中的應(yīng)用。并對(duì)

2、盲源分離的基本理論,包括其混合模型、基本假設(shè)、數(shù)學(xué)理論基礎(chǔ)知識(shí)和代價(jià)函數(shù)的優(yōu)化準(zhǔn)則以及評(píng)價(jià)算法性能優(yōu)劣的評(píng)價(jià)準(zhǔn)則等進(jìn)行了詳細(xì)論述。
　　其次給出了盲源分離算法中的幾種常見的批處理算法和自適應(yīng)算法,并針對(duì)常規(guī)自然梯度算法進(jìn)行了深入研究,且對(duì)其存在的缺陷進(jìn)行了分析和改進(jìn),給出了優(yōu)化算法。針對(duì)該類算法收斂速度慢的特點(diǎn),參考神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的動(dòng)量項(xiàng)思想,在分離矩陣迭代的過程中加入分離矩陣前一時(shí)刻的變化量,這樣使得算法的分離性能在一定程度上得到了

3、提高。然而動(dòng)量項(xiàng)的加入使得算法的收斂性能對(duì)動(dòng)量因子大小的選取很敏感,為此在動(dòng)量項(xiàng)算法的基礎(chǔ)上引入可自適應(yīng)調(diào)節(jié)的動(dòng)量因子得到變動(dòng)量因子盲源分離算法,實(shí)驗(yàn)證明該算法很好的消除了固定動(dòng)量因子初值選擇問題對(duì)算法的影響,但算法的收斂性能仍然不能突破步長參數(shù)的限制。
　　然后為了進(jìn)一步減緩和消除這種限制在變動(dòng)量因子算法的基礎(chǔ)上基于組合理論設(shè)計(jì)了不同步長參數(shù)下的兩個(gè)變動(dòng)量因子盲源分離系統(tǒng)進(jìn)行自適應(yīng)優(yōu)化組合的方案,新算法融合了兩個(gè)大小步長的變動(dòng)量