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基于稀疏表示的盲信号分离算法研究的任务书
任务书
一、任务背景
盲信号分离问题是在观察线性混合后的多个信号的情况下，利用观察到的信号进行分离的过程。这个问题在很多领域都有广泛的应用，比如语音信号处理、音频信号分离、图像处理等。在深度学习领域的一个重要分支——稀疏表示上，人们在研究求解过程中发现了一种奇妙的盲源分离算法——基于稀疏表示的盲信号分离算法。该算法的优势在于能够快速、高效地对信号进行分离，而且无需预先对信号的特征进行提取。但是，该算法仍然存在问题，如稳定性问题、实时性问题等，针对这些问题，我们需要对该算法进行深入的研究和改进。
二、任务目标
本课题旨在对基于稀疏表示的盲信号分离算法进行研究，探究算法的核心思想、数学模型及其优势和不足，进一步了解改进算法的方向和措施。具体任务目标如下：
1.深入了解基于稀疏表示的盲信号分离算法的理论基础和数学模型，熟悉算法流程和各个模块的作用，包括但不限于正交匹配追踪、MP算法、K-SVD算法等；
2.学习并实现基于稀疏表示的盲信号分离算法，探究算法在实际应用中的优势和不足，分析算法在不同应用场景中的适用性；
3.探究稀疏表示与盲信号分离的关系，研究稀疏表示优化算法在盲信号分离中的应用，比如基于重构误差的优化算法、基于多层K-SVD的盲源分离算法等；
4.基于已有算法的改进研究，包括但不限于加入先验信息、增加正则化项、化解信号间相互影响的结构等；
5.在人工和自然语音、音乐以及图像等场景下对比分析改进算法与经典算法的优劣，并与神经网络算法、线性混合模型等进行对比验证，探究与其它方法在本领域中的区别和联系，评估改进算法的实用性、有效性和可靠性。
三、任务重点
1.稀疏表示的理论基础及盲信号分离算法的数学模型与实现方法；
2.研究和探究基于稀疏表示的盲信号分离算法与稀疏表示优化算法的关系；
3.基于改进算法进行实验数据的收集与处理，算法的优缺点分析以及与同领域经典算法的对比等。
四、任务计划
1.第1-2周，研究基于稀疏表示的盲信号分离算法的理论基础和数学模型，学习算法流程和各个模块的作用，探究算法在不同应用场景中的适用性，准备实验数据；
2.第3-4周，实现基于稀疏表示的盲信号分离算法，包括正交匹配追踪、MP算法、K-SVD算法等，分析算法优劣及稳定性等问题；
3.第5-6周，深入探究稀疏表示与盲信号分离的关系，研究稀疏表示优化算法在盲信号分离中的应用，例如，基于重构误差的优化算法、基于多层K-SVD的盲源分离算法等；
4.第7-8周，基于改进算法研究控制信号间的相互影响结构，包括加入先验信息、增加正则化项等；
5.第9-10周，收集实验数据进行分析，基于改进和经典算法对数据进行分离处理，并与神经网络算法、线性混合模型等进行对比验证；
6.第11-12周，对实验数据及处理过程进行总结，撰写论文并进行海报展示，对任务过程和任务成果进行检查和评价。
五、参考文献
[1]HyvarinenA.&OjaE.(2001).Independentcomponentanalysis:algorithmsandapplications.NeuralNetworks,13,411-430.
[2]EladM.,&AharonM.(2006).Imagedenoisingviasparseandredundantrepresentationsoverlearneddictionaries.IEEETransactionsonImageProcessing,15(12),3736-3745.
[3]CandesE.J.,&TaoT.(2006).Near-optimalsignalrecoveryfromrandomprojections:Universalencodingstrategies?.IEEETransactionsonInformationTheory,52(12),5406-5425.
[4]Wright,J.,Ma,Y.,Mairal,J.,etal.(2009).Sparserepresentationforcomputervisionandpatternrecognition.ProceedingsoftheIEEE,98(6),1031-1044.
[5]Qu,Z.,&Hidayatullah,N.A.(2017).Compressivesensing-basedblindsourceseparation:asurvey.SignalProcessing,130,77-94.