一种基于复角检测的欠定盲源分离中的时频单源点提取方法.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CN106448694A(43)申请公布日2017.02.22(21)申请号201610810834.8(22)申请日2016.09.08(71)申请人哈尔滨工程大学地址150001黑龙江省哈尔滨市南岗区南通大街145号哈尔滨工程大学科技处知识产权办公室(72)发明人国强阮国庆王正忠戚连刚刘武鹏王强波(51)Int.Cl.G10L21/0208(2013.01)G10L21/0232(2013.01)G10L21/0272(2013.01)权利要求书2页说明书6页附图4页(54)发明名称一种基于复角检测的欠定盲源分离中的时频单源点提取方法(57)摘要本发明属于盲信号分离技术领域，尤其涉及一种基于复角检测的欠定盲源分离中的时频单源点提取方法。本发明包括：从接收传感器获取经过瞬时混合后的源信号即观测信号；忽略噪声的影响，计算观测信号的空间时频分布；计算时频域各传感器接收信号的复角；计算两传感器接收信号的复角的反正切函数差值；取时频单源点集合中的时频点，通过自适应层次聚类的方法去除噪声。本发明提供的方法降低了对源信号稀疏性的要求，提高了时频单源点的提取精度，使得本发明可以解决源信号在时频域均混叠条件下的欠定盲源分离中时频单源点的提取问题。CN106448694ACN106448694A权利要求书1/2页1.一种基于复角检测的欠定盲源分离中的时频单源点提取方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)从接收传感器获取经过瞬时混合后的源信号即观测信号x(t)＝As(t)+n(t)，其中x(t)＝[x1(t),...,xp(t)]是p个观测信号，A是p×q阶混合矩阵，s(t)＝[s1(t),...,sq(t)]是q个源信号，n(t)为噪声信号，t是瞬时时间；(2)忽略噪声的影响，计算观测信号的空间时频分布X(t,k)＝AS(t,k)，其中X(t,k)＝TT[X1(t,k),…,Xp(t,k)]、S(t,k)＝[S1(t,k),…,Sq(t,k)]分别为观测信号x(t)和源信号s(t)的短时傅里叶变换结果；(3)计算时频域各传感器接收信号的复角1≤i≤p，其中，R{Xi(t1,f1)}和I{Xi(t1,f1)}分别表示第i路传感器在时频点(t1,f1)处接收信号的实部和虚部；(4)计算两传感器接收信号的复角的反正切函数差值，定义差值为d_angle，则其中δ为经验阀值；定义所有满足该条件的时频点集合为是时频单源点集合；(5)取时频单源点集合中的时频点(t2,f2)，计算任意两传感器观测信号的比值(i≠j)，若任意两传感器观测信号的比值虚部不存在，则认为(t2,f2)为影响复角检测算法的孤立点，将时频点(t2,f2)在时频单源点集合中去除；(6)通过自适应层次聚类算法估计混合矩阵的列矢量，得到混合矩阵的估计值，验证时频单源点提取方法的正确性。2.根据权利要求1所述的一种基于复角检测的欠定盲源分离中的时频单源点提取方法，其特征在于：所述的计算两传感器接收信号的复角的反正切函数差值，定义差值为d_angle，则其中δ为经验阀值，定义所有满足该条件的时频点集合为是时频单源点集合的方法为：在整个时频点集合平面Ω中，筛选p个传感器接收信号经STFT变换后复角相同的时频点，即为检测出来的时频单源点；但是上述条件在实际过程中过于苛刻，放宽条件有：计算两传感器接收信号的复角的反正切函数差值，定义差值为d_angle，则其中δ为经验阀值；定义所有满足该条件的时频点集合为是时频单源点集合Ω1。3.根据权利要求1所述的一种基于复角检测的欠定盲源分离中的时频单源点提取方法，其特征在于：所述的通过自适应层次聚类的方法估计混合矩阵的列矢量，得到混合矩阵的估计值的方法为：(1)预设分类数目N，且满足N大于接收传感器数目；将提取的时频单源点送入分层聚类器第一次分类，统计每一类中元素占总时频点数的比例；(2)将时频点数的比例大于α的类的数目定为接收传感器的数目N1，小于σ的类去掉，做2CN106448694A权利要求书2/2页置零处理，其中α和σ皆为经验阀值；(3)循环迭代将分层聚类的分类数目由N递减到N1得到最终分类，其中每一类的时频单源点的质心即为混合矩阵各列的聚类中心，也即混合矩阵的列矢量估计值。3CN106448694A说明书1/6页一种基于复角检测的欠定盲源分离中的时频单源点提取方法技术领域[0001]本发明属于盲信号分离技术领域，尤其涉及一种基于复角检测的欠定盲源分离中的时频单源点提取方法。背景技术[0002]盲源分离(BSS)是指在信号混叠的先验知识无法获得的情况下，仅通过传感器接收到的观测信号将源信号分离开来的过程。该方法已在语音信号分离与识别、生物信号(如脑电图、心电图)处理、图像处理、无线通