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盲信号分离算法研究的任务书
任务书
一、任务概述
盲信号分离时，通过对混合信号进行处理，从中分离出原始信号，是很重要的任务。为了解决信号分离的问题，我们需要研究盲信号分离算法的实现及其应用。本次研究将重点探讨盲信号分离的基本概念、算法及其特点，并应用实践验证分离算法的正确性。
二、研究目标
1.了解盲信号分离的基本概念和原理，熟悉常用的盲信号分离算法；
2.掌握盲信号分离算法的实现方法，使用编程语言实现相关算法；
3.验证算法的正确性，并与已有算法进行比较；
4.应用研究结果，对某一应用场景进行盲信号分离，实现从多个混合信号中提取原始信号。
三、研究内容
1.盲信号分离的基本概念和原理：
（1）信号混合模型的定义及其使用场景；
（2）盲源分离的基本概念；
（3）独立成分分析ICA算法的原理和应用。
2.盲信号分离算法的实现方法：
（1）中心化处理和白化处理；
（2）对称正交化算法(SOBI)；
（3）独立成分分析ICA算法；
（4）快速独立成分分析(FastICA)算法；
（5）核独立成分分析(KICA)算法。
3.算法性能验证及算法比较：
（1）使用合成数据验证算法的可行性和正确性；
（2）与已有算法进行比较，验证算法的性能和准确性。
4.应用场景实践：
（1）选定一种应用场景，对混合信号进行采集和处理，并对采集结果进行分析；
（2）应用已有算法或实现的算法，对信号进行分离，并分析分离结果的正确性。
四、任务计划
任务预计在3个月内完成。
第1-2周：学习独立成分分析(IAC)基本概念及实现方法。
第3-4周：学习对称正交化算法(SOBI)及从实现上理解该算法。
第5-6周：学习快速独立成分分析(FastICA)算法及实现方法。
第7-8周：学习核独立成分分析(KICA)算法，并进行实现。
第9-10周：实现所有算法，验证其性能和准确性。
第11-12周：将已有算法或自行实现的算法应用于实际场景，对混合信号进行分离，并对分离结果进行分析。
五、参考文献
[1]Hyvärinen,A.(1999).SurveyonIndependentComponentAnalysis.NeuralComputingSurveys,2.
[2]Belouchrani,A.;Amin,M.G.;AbedMeraim,K.;&Cardoso,J.F.(1997).ABlindSourceSeparationTechniqueUsingSecond-OrderStatistics.IEEETransactionsonSignalProcessing,45(2),434-443.