1、盲信號分離技術(shù)是現(xiàn)代信號處理領(lǐng)域的一個新的研究熱點。目前，盲信號處理技術(shù)可以被應用于語音信號處理，圖像信號處理，通訊信號處理，水聲信號處理，醫(yī)學信號處理以及數(shù)據(jù)挖掘等諸多領(lǐng)域。也正因為盲信號分離技術(shù)具有如此廣闊的應用前景，盲信號分離問題從開始到現(xiàn)在的二十多年的時間內(nèi)，得到了國內(nèi)外專家學者的廣泛的研究討論。盲信號分離技術(shù)也因此獲得了飛速的發(fā)展。然而，這一領(lǐng)域的研究工作還沒有達到完全解決問題的程度。這促使我們將盲信號分離算法的研究作為本論文

2、的研究對象。 針對瞬時線性混疊情況下盲信號分離算法中存在的一些問題，對盲信號分離技術(shù)的理論、算法進行了較深入的研究。主要工作和創(chuàng)新如下： (1)：針對FastICA類方法不能保證信號提取的有序或者有目的性以及容易丟失弱信號的問題；提出基于非高斯性極大準則和空間劃分的原理，利用智能算法進行優(yōu)化的盲分離算法。實驗也顯示：在需要有序提取以及存在微弱信號的情況下，本文算法分離效果優(yōu)于FastICA算法。 (2)：針對欠定

3、條件下S-ICA算法在源信號不是足夠稀疏情況下算法難以達到滿意的分離效果的問題，提出在估計混合矩陣的基礎(chǔ)上，通過簡化混合矩陣建立新的混合矩陣，利用信號的獨立性，從觀測信號中提取源信號的頻譜完成源信號分離的方法。實驗結(jié)果也說明了算法的有效性。 (3)：研究分析了白化處理對盲信號分離模型中混合矩陣的影響，提出在2源情況下可根據(jù)白化數(shù)據(jù)的峭度和中隱含的信息直接計算分離矩陣的參數(shù)的方法。該算法在多源情況下，也只需要少量迭代，且不需考慮迭

4、代初試值對算法的影響。文中實驗也證實：該算法可以達到快速有效的完成超高斯和亞高斯的混合信號的分離任務。 (4)：研究了Infomax算法中評價函數(shù)的作用以及Ext-Infomax算法中基于峭度的模型切換單一評價函數(shù)存在一些不穩(wěn)定因素。提出根據(jù)對分離信號累計概率密度分布函數(shù)的陡峭程度確定評價函數(shù)，實現(xiàn)穩(wěn)定分離具有超高斯分布以及亞高斯分布的混合信號。大量實驗同樣說明：在有隨機脈沖干擾以及準高斯源的情況下，該算法分離效果優(yōu)于Ext-I