1、盲源分離是指在信號(hào)的理論模型和源信號(hào)無法精確獲知的情況下,從觀測信號(hào)中分離出統(tǒng)計(jì)獨(dú)立的源信號(hào)的過程。根據(jù)信號(hào)混合形式的不同,盲源分離分為瞬時(shí)混合和卷積混合兩種基本形式。瞬時(shí)混合研究相對(duì)較早,它是在不考慮延時(shí)和卷積前提下,把觀測信號(hào)看做各源信號(hào)的簡單線性組合的混合信號(hào),因此只適用于理想情況。卷積混合是一種接近實(shí)際環(huán)境的模型,它主要是利用傅里葉變換將時(shí)域的卷積混合方式轉(zhuǎn)化為頻域的瞬時(shí)混合方式,再對(duì)其進(jìn)行獨(dú)立分量分析。
　　 本文主要

2、對(duì)語音信號(hào)盲源分離做了如下工作:
　　 首先介紹了盲源分離的背景及研究意義、盲源分離的發(fā)展和研究現(xiàn)狀以及其在一些重要領(lǐng)域的應(yīng)用。并分析了盲源分離的理論基礎(chǔ),包括數(shù)學(xué)模型、獨(dú)立分量分析以及數(shù)據(jù)預(yù)處理方法等。其次,本文對(duì)盲源分離的典型算法進(jìn)行了介紹,并重點(diǎn)分析和研究了FastICA算法和特征矩陣聯(lián)合對(duì)角化算法(JADE),闡述了兩種算法的原理并對(duì)兩種算法性能作了簡單比較。
　　 最后,本文對(duì)盲源分離的動(dòng)力學(xué)模型進(jìn)行了描述,同