1、信號處理在各個領(lǐng)域一直有著重要的地位,而伴隨著移動通信和地質(zhì)勘探技術(shù)的發(fā)展,迫切需要一種新的信號處理方法,盲信號處理就應(yīng)運而生。盲源分離是二十世紀(jì)九十年代發(fā)展起來的一種新興信號處理方法,它在研究語音增強、圖像識別、生物工程信號、通信信號以及地震探測等領(lǐng)域中有非常重要的理論價值。
　　 傳統(tǒng)盲源分離往往假設(shè)傳感器個數(shù)大于信源數(shù)目,但是伴隨著盲源分離問題的深入研究,欠定盲源分離問題備受關(guān)注,因為它是更符合實際,也是更具挑戰(zhàn)的。在此條

2、件下系統(tǒng)是不可逆的,傳統(tǒng)的盲源分離算法失效,所以本文在語音信號稀疏表示的基礎(chǔ)上,對語音信號欠定盲源分離的關(guān)鍵技術(shù)進行了研究。
　　 本文首先介紹盲源分離的發(fā)展現(xiàn)狀,并對傳統(tǒng)盲源分離算法進行了闡述。然后對欠定盲源分離的理論基礎(chǔ)及關(guān)鍵技術(shù)進行了探索性研究。其中“兩步法”是欠定盲源分離問題的熱點,即首先通過聚類算法估計出混合矩陣,然后通過優(yōu)化算法得到源信號估計,它與信號稀疏表示以及過完備基的選擇有著密切關(guān)系。本文主要研究的內(nèi)容如下:<

3、br>　　 在信號稀疏表示的基礎(chǔ)上,本文將目前模式識別聚類理論中最為成熟的模糊C均值聚類算法,運用到混合矩陣估計中。它克服了傳統(tǒng)用勢函數(shù)估計混合矩陣的方法中存在的參數(shù)選擇復(fù)雜,勢函數(shù)定義缺乏理論指導(dǎo)等缺點。但是模糊聚類自身存在對初始值敏感,易陷入局部最優(yōu)等缺點,因此將其與差分進化結(jié)合,提出DE-FCM的混合矩陣估計算法,實現(xiàn)無監(jiān)督聚類,參數(shù)選擇簡單,收斂速度快,估計準(zhǔn)確等優(yōu)點,并且達到全局優(yōu)化。
　　 得到混合矩陣的估計之后,