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单通道通信信号的盲源分离算法研究的任务书
任务书
一、课题背景
在现实生活中，我们环境中的信号大小不尽相同，可能包括多种不同信号，因此很难将它们分离出来。尽管信号处理方案被广泛应用于实践中以增强信号处理，但盲源分离作为重要的信号处理技术可以突破上述限制，实现单通道通信信号的智能处理。
在盲源分离算法中，通过使用多个传感器收集数据，并对工作环境进行主动建模，分离出多种信号。这项技术可以在多种场合中使用，如无线通信，生物医学工程，音频处理等，使得我们的工作、生活更加便捷。
针对盲源分离算法，本项目旨在研究基于单通道通信信号的盲源分离算法，提高信号处理的准确性，使得信号分离更加高效化和精确。
二、研究内容
1.盲源分离算法综述
阐述盲源分离算法的研究历史、发展现状和应用前景，对于盲源分离算法的分类和性质进行总结，分析现有算法的优缺点。
2.单通道通信信号的盲源分离
深入研究单通道通信信号的盲源分离技术，推导基于独立成分分析（ICA）和非负矩阵分解(NMF)两种方法，及其在单通道通信信号盲源分离中的应用。
3.算法仿真实验
使用MATLAB软件模拟单通道通信信号的盲源分离算法，详细评估两种盲源分离算法（ICA和NMF）的分离效果，比较两种算法的优缺点，分析影响效果的因素。
三、进度安排
阶段一：文献调研和综述（2周）
主要内容：
（1）盲源分离算法的发展历史与现状；
（2）盲源分离算法分类和特点；
（3）基于单通道通信信号的盲源分离算法。
阶段二：基于ICA的盲源分离实验（3周）
主要内容：
（1）采集信号数据集；
（2）基于ICA的盲源分离算法实现；
（3）分析评估算法的分离效果，分析影响效果的因素。
阶段三：基于NMF的盲源分离实验（3周）
主要内容：
（1）采集信号数据集；
（2）基于NMF的盲源分离算法实现；
（3）分析评估算法的分离效果，分析影响效果的因素。
阶段四：结果分析和总结（2周）
主要内容：
（1）总结比较两种算法的优缺点；
（2）分析影响算法分离效果的主要因素；
（3）对研究取得的成果进行总结和展望。
四、研究成果
1.发表两篇学术论文，提交两篇实验报告；
2.开发一个基于MATLAB的盲源分离工具包，供其他研究者使用；
3.进行算法分离效果的比较和分析，阐述两种算法的优缺点；
4.提交项目结题报告。
五、参考文献
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[5]林蔚,何骏,刘宏亮,等.基于独立成分分析的盲源分离
技术研究[D].华南理工大学,2015.