一种工程中盲源混合信号的加速分离方法.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CN107622242A(43)申请公布日2018.01.23(21)申请号201710865713.8(22)申请日2017.09.22(71)申请人福建师范大学福清分校地址350300福建省福州市福清龙江街道校园新村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.G06K9/00(2006.01)G06K9/62(2006.01)G10L21/0272(2013.01)G10L21/028(2013.01)G10L21/0308(2013.01)权利要求书2页说明书10页附图7页(54)发明名称一种工程中盲源混合信号的加速分离方法(57)摘要本发明涉及一种工程中盲源混合信号的加速分离方法。由于不同类型的信号具有不同的固有峭度值；混合信号在达到完全分离时，每个信号将达到其固有的峭度值，则各个分离信号峭度的累积量也就达到了稳定值；针对盲源信号分离的固定步长自然梯度算法存在收敛速度和稳态误差特性不能同时满足的缺憾，采用与分离信号相关的峭度累积量构成比例微分控制的自适应变步长算法，只要在允许的初始步长选择范围，任选一个初始步长值，算法将自适应调整加速步长，结果既可加快分离速度又兼顾分离精度。本发明方法只涉及选择步长初始值的取值；算法完成分离的速度将比固定步长的分离快速，并且几乎接近一致，并有理想的稳定串音误差；因此，具有工程使用价值。CN107622242ACN107622242A权利要求书1/2页1.一种工程中盲源混合信号的加速分离方法，其特征在于：包括如下步骤，S1、计算盲源混合信号的初始分离矩阵：选择初始步长值η0，选择初始变换矩阵W0，其中，W0为单位矩阵0.1*I，以式(1)计算初始变换矩阵W1：其中，ηk为变步长学习率，为非线性函数向量，Wk、Wk+1分别为第k、k+1次迭代的变换矩阵；S2、计算新的分离矩阵和输出信号：不同类型的信号具有不同的固有峭度值，根据两次迭代之间的相关分离信号峭度累积值Jall(k)，分析获得对下次迭代运算的影响，是一种离散的过程，峭度累积值不断变大的过程，反映的是分离输出峭度累积值与预设值越来越小的偏差，而以该偏差信息的一阶后向差分则可近似代替微分，计算预测加速的变步长值；若两次迭代之间的步长表示为△K，并取△K等于初始步长值η0，则在两次迭代之间，预设值与输出值的误差e(k)和误差变化速率可近似用式(2)、(3)作为替代，反映比例和微分的变化：其中，γ值是△K的比例系数，m(k)是无比例系数γ时，误差变化值与步长值的比值，其值从大到小变化，并随分离完成而稳定于0或近于0的值；由此，构造新的变步长学习率：其中，第一项是误差比例项，初始步长值η0决定了比例调节程度；第二项是微分项，系数β(β>0)与初始步长值共同影响微分项的作用程度；考虑到初始步长值η0取越大时，对误差反映速度将越大，微分作用系数β就应相应减小，否则可能引起过大的超调，而出现振荡，β的取值为：其中，α(α>0)与所取初始步长值η0相关；依据式(2)-(5)计算出变步长ηi，再根据式(1)计算新的分离矩阵Wi，并计算新的输出信号：Y＝WiX(6)；S3、计算新的变步长值：根据新的输出信号重复步骤2，计算新的峭度值累积值Jall(k)和新的变步长值ηk；S4、循环执行计算：根据新的分离矩阵重复步骤S2、S3，直至分离信号达到稳定峭度累积值或预定的串音误差值；S5、最终分离信号输出计算：根据最终达到完全分离的矩阵Wout，计算输出分离信号。2CN107622242A权利要求书2/2页2.根据权利要求1所述的一种工程中盲源混合信号的加速分离方法，其特征在于：所述步骤S2中，分离信号的峭度值是利用分离信号的边缘负熵，作为近似为如下的四阶边缘累积量：2其中，K4(i)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，而四阶边缘累积量k4(i)的归一化计算称作信号的峭度，用于衡量信号偏离高斯的程度；高斯信号的峭度等于0，欠高斯信号的峭度小于0，超高斯信号的峭度大于0；因此，可通过计算分离信号边缘负熵总和代替分离信号峭度累积量：在盲源分离过程，Jall(k)是非负的，且从小到大变化，最后达到稳定值，反映了完成分离的状态。3.根据权利要求1所述的一种工程中盲源混合信号的加速分离方法，其特征在于：所述步骤S1中，对于欠高斯混合信号的分离选择非线性函数向量超高斯信源混合信号的分离选择非线性函数向量4.根据权利要求1所述的一种工程中盲源混合信号的加速分离方法，其特征在于：所述α的取值规律可根据实验数据进行一元非线性拟合获得α＝f(η0)。3CN107622242A说明书1/10页一种工程中盲源混