华南理工大学学报(自然科学版) ›› 2004, Vol. 32 ›› Issue (10): 41-45.

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线性非奇异盲信号混叠的分离矩阵个数

肖明 谢胜利   

  1. 华南理工大学 电子与信息学院‚广东 广州510640
  • 收稿日期:2003-11-10 出版日期:2004-10-20 发布日期:2015-09-08
  • 通信作者: 肖明(1968-)‚男‚茂名学院计算机与电子信息学院实验师‚在职硕士生‚主要从事盲信号分离、自适应滤 波器方面的研究. E-mail:xiaoming1968@163.com
  • 作者简介:肖明(1968-)‚男‚茂名学院计算机与电子信息学院实验师‚在职硕士生‚主要从事盲信号分离、自适应滤 波器方面的研究.
  • 基金资助:
     国家杰出青年科学基金(60325310);教育部跨世纪人才培养计划基金;国家自然科学基金资助项目(60274006);广东省自然科学重点基金资助项目(020826)

Number of the Separation Matrixes in the Linear Nonsingular Mixture of Blind Signals

Xiao Ming   Xie Sheng-li   

  1. College of Electrics&Information Engineering‚South China Univ.of Tech.‚Guangzhou510640‚Guangdong‚China
  • Received:2003-11-10 Online:2004-10-20 Published:2015-09-08
  • Contact: 肖明(1968-)‚男‚茂名学院计算机与电子信息学院实验师‚在职硕士生‚主要从事盲信号分离、自适应滤 波器方面的研究. E-mail:xiaoming1968@163.com
  • About author:肖明(1968-)‚男‚茂名学院计算机与电子信息学院实验师‚在职硕士生‚主要从事盲信号分离、自适应滤 波器方面的研究.

摘要: 为了探寻线性非奇异盲信号混叠的不同分离算法有不同分离矩阵的原因‚在改进的盲信号分离模型下‚证明了一个理论结果:如果不考虑线性比例缩放‚仅考虑旋转因素‚分离矩阵的确切数目是源信号个数的阶乘.文中利用代数理论和二阶统计量方法‚提出了通过求解二次非线性代数方程组来得到分离矩阵的算法‚同时介绍了一种利用矩阵变换的分离矩阵求解方法.仿真结果证实了理论分析的正确性。

关键词: 盲信号分离, 分离矩阵, 同时对角化, 旋转因素

Abstract:  In order to investigate the reason for different separation matrixes of different algorithms in the linear non-singular mixture of blind signals‚a theoretical result is proved for the modified model of blind signal separation(BSS): if we only take into account the rotating factors while ignoring the linear proportion zoom factors‚then the ex-act number of the separation matrixes is the factorial of the source number.A new algorithm to get the separation ma-trixes is then proposed.In this algorithm‚the separation matrixes are obtained by solving some quadratic nonlinear e-quations‚and the algebraic theory and second-order statistic method are adopted.Meanwhile‚a method to get the sepa-ration matrixes by means of the matrix transform is also introduced in the paper.The simulation results have verified the correctness of the theoretical result.

Key words:  blind signal separation, separation matrix, simultaneous diagonalization, rotating factor