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盲信号分离是当前国际信号处理领域的研究热点,作为一种病态混叠情况,单通道盲信号分离是其刚刚兴起的一个重要研究方向,有着广泛的应用前景。首先阐述了单通道盲信号分离的数学模型、可分离性分析和分离效果评价指标,然后在深入研究单通道盲信号分离最新发展的基础上,对现有理论和方法进行了总结,并介绍了一些领域中的

同频混叠信号的处理一直是通信信号处理中的难点,常规的信号处理方法难以对其进行有效分析。本文运用最新的盲源分离理论,实现了混叠通信信号的盲分离。仿真结果表明,本文采用的算法分离效果好,运算速度快,可移植性强,基本实现了对混叠通信信号的实时盲分离。

介绍了单通道混合信号的概念及盲源分离的现状，对实时线性混叠盲分离方法展开研究，分类探讨基于变换域滤波、多参数联合估计、符号序列与信道参数联合估计以及多维映射的单通道混合信号盲分离方法，分析比较各类盲源分离方法的处理对象、前提条件和优缺点，并进行了总结。最后通过仿真实验分析了基于粒子滤波与编码辅助的单

复杂的电磁环境使得无线电侦察截获机接收到的信号时频重叠的情况时有发生,给信号分选和识别带来很大的困难。而阵列信号处理的方法不能直接移植到单通道时频重叠信号中,因此探求新的方法来解决此类问题,已经成为国内外研究的热点,有着广泛的应用前景。以通信对抗为应用背景,对现有的基于循环平稳的单通道时频重叠多信号

提出了一种基于小波变换分层和独立子波函数的单路混合信号的盲源分离新方法。首先讨论了单路混合信号分离模型,以及如何利用ＷＰＴ进行窄带分层和获取独立子波函数的技术;然后通过结合独立子波函数进入单路混合信号,使单路混合信号由一维向量转化成为多维向量,以实现其盲分离;最后通过心音信号的分离实验,验证了本方法

针对衰减-延迟欠定混合通信信号的盲分离问题,提出了一种基于子空间最小距离的源信号估计算法,通过计算观测信号到混合矩阵列矢量张成子空间的距离,估计任意时频点同时存在的源信号数目以及当前源信号对应的混合矩阵列矢量,把欠定混合问题转化为超定问题,然后通过计算Moore-Penrose逆矩阵求解源信号,理论

针对单通道语音信号盲分离的问题，结合盲源分离和经验模式分解的优点，提出了一种基于经验模式分解的单通道语音信号源数估计和盲源分离方法"对语音混合信号进行经验模式分解，利用贝叶斯算法估计语音源数目，根据源信号数目重组多通道语音混合信号，并采用独立分量分析实现语音信号的盲分离"仿真实验表明，使用此法能有效