一种比例微分控制的混合信号自适应快速分离方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN109192220A(43)申请公布日2019.01.11(21)申请号201810868388.5(22)申请日2018.08.02(71)申请人福建师范大学福清分校地址350300福建省福清市龙江街道校园新村1号(72)发明人陈国钦陈以勤詹仁辉(74)专利代理机构福州元创专利商标代理有限公司35100代理人蔡学俊(51)Int.Cl.G10L21/0272(2013.01)G10L21/0308(2013.01)权利要求书2页说明书13页附图10页(54)发明名称一种比例微分控制的混合信号自适应快速分离方法(57)摘要本发明涉及一种比例微分控制的混合信号自适应快速分离方法，首先计算初始分离信号：确定步长的初始值，采用自然梯度盲源分离算法计算第一次变换矩阵及分离信号；然后采用分离迭代计算间对分离信号峭度累积量之差的变换计算，计算与分离输出状态相关的下一次变步长，并由该下一次变步长计算新的分离矩阵；接着判断新的分离矩阵是否达到控制精度要求，若是，则利用达到控制精度要求的分离矩阵计算输出分离信号。本发明实现初始步长在一定取值范围内，均具有相同稳定误差下接近一致数量级的最大收敛速度，特别是所涉及变换技术参数均是分离过程输出的相关物理量，分离算法构成具有自适应性，具有实际使用价值。CN109192220ACN109192220A权利要求书1/2页1.一种比例微分控制的混合信号自适应快速分离方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤S1：计算初始分离信号，采用自然梯度盲源分离算法计算第一次变换矩阵及分离信号：确定步长的初始值η0，取初始分离矩阵W0＝0.1*I，其中I为n×n的单位矩阵，并采用下式计算第一次变换矩阵W1，即令下式中k＝0：式中，ηk为变步长学习率，yk表示第k次分离信号，yk＝WkX，当k＝0时，X为初次输入的n个混合信号；为非线性函数向量，即对分离信号yk取非线性函数计算结果，Wk、Wk+1分别为第k和k+1次迭代的变换矩阵；步骤S2：采用分离迭代计算间对分离信号峭度累积量之差e(k)的进行变换计算，计算与分离输出状态相关的下一次变步长ηk+1，并由该下一次变步长计算新的分离矩阵；步骤S3：判断步骤S2得到的新的分离矩阵是否达到控制精度要求，若是，则进入步骤S4，否则返回步骤S2；步骤S4：利用达到控制精度要求的分离矩阵Wout计算输出分离信号：Y＝WoutX。2.根据权利要求1所述的一种比例微分控制的混合信号自适应快速分离方法，其特征在于：步骤S2具体包括以下步骤：步骤S21：计算前后两次迭代计算间的峭度累积量之差e(k)：e(k)＝Jall(k)-Jall(k-1)；式中，Jall(k)表示分离信号的相关峭度累积量；步骤S22：改造e(k)的值域，即把e(k)做指数增量改变，使其变化值域增大：E(k)＝αe(k)；式中，α为选择的指数底；步骤S23：计算变步长预测增量Δηk+1：步骤S24：计算下一次变步长ηk+1：ηk+1＝η0+γΔηk+1；式中，γ为微分作用系数，γ采用下式计算：式中，β也为指定的另一指数底，ηmax为允许的最大固定步长；步骤S25：采用下式计算新的分离矩阵Wk+1：式中，ηk为变步长学习率，yk表示第k次分离信号yk＝WkX，其中X为输入的n个未完全分离的混合信号；为非线性函数向量，即对分离信号yk取非线性函数计算结果，Wk为第k次迭代的变换矩阵。3.根据权利要求2所述的一种比例微分控制的混合信号自适应快速分离方法，其特征2CN109192220A权利要求书2/2页在于：步骤S21中，分离信号的相关峭度累积量Jall(k)的计算近似为：式中，表示神经网络输出矢量y的第i个分量的四阶累积量的平方。4.根据权利要求1所述的一种比例微分控制的混合信号自适应快速分离方法，其特征在于：整个计算过程中针对的混合信号为欠高斯混合信号或超高斯混合信号；当为欠高斯混合信号时，非线性函数向量当为超高斯混合信号时，非线性函数向量5.根据权利要求1所述的一种比例微分控制的混合信号自适应快速分离方法，其特征在于：对于不同类型的混合信号，步长的初始值η0取固定步长自然梯度分离计算中可收敛步长范围内的值，即0≤η0≤ηmax。3CN109192220A说明书1/13页一种比例微分控制的混合信号自适应快速分离方法技术领域[0001]本发明涉及盲源信号分离的处理技术领域，特别是一种比例微分控制的混合信号自适应快速分离方法。背景技术[0002]独立分量分析是当前盲信源分离的主流方法。已经有很多有效的算法,这些算法的形式不同，它们都可以归类于LMS(LeastMeanSquare)型算法。这些算法都存在一个学习率参数的优选问题，如何提高算法的收敛速度和改进