导读:本文包含了约束盲信号分离论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:约束独立分量分析,参考信号,信号分离,信噪比
约束盲信号分离论文文献综述
张明明[1]（2016）在《约束独立分量分析在无线通信信号分离中的应用》一文中研究指出无线通信信号的调制方式识别是复杂电磁环境下频谱检测和频率控制的重要研究目标,为了实现频谱共存条件下调制信号的模式识别,通过利用范围区间和灵敏度参数构造参考信号,提出了一种带参考信号约束的独立分量分析(CICA)算法进行无线通信信号分离,实验仿真表明CICA算法能够很好地分离出感兴趣的信号,在0dB信噪比下分离信号和源信号的相似系数高于60%,与传统ICA方法相比,分离效果有了明显的提升。(本文来源于《滨州学院学报》期刊2016年02期）
曾波[2]（2014）在《约束KICA信号分离方法及在滚动轴承故障诊断中的应用研究》一文中研究指出滚动轴承是旋转机械的核心部件，其性能直接影响到整个机械系统运行状态。但是由于加工工艺复杂，工作环境恶劣等因素的存在，导致了轴承具有较高的故障率，因此轴承的故障诊断一直是一个重要的研究课题。滚动轴承实测振动信号往往会有多个振动源的同时存在，表现出非平稳、非线性，这些都严重的影响诊断的准确性和可靠性。独立成分分析（ICA）是近几年发展起来的基于信号高阶统计特性的分析方法，它能仅通过多路混合信号就能将相互独立的分量分离出来，但是目前该算法对于处理非线性变化的信号有一定的局限性。而本文使用的核独立成分分析(KICA)是将核方法的非线性解决能力以及ICA的高阶统计特性结合起来的全新算法，它能有效的捕捉数据的非线性特征，在处理高阶相关性数据时表现出特有优势。尽管核方法在很多问题上有着良好表现，但是核函数和核参数的选择目前缺少统一定则，在实际应用中只能凭借经验确定；同时基于KICA的信号处理存在着不确定性、源信号估计以及信号信息使用单一问题，针对上述问题本论文开展以下工作：（1）归纳了旋转机械核心部件滚动轴承的典型故障机理，开展了滚动轴承故障振动信号采集实验，同时论述了滚动轴承故障诊断中ICA、核方法以及KICA方法原理，作为后续研究的理论基础。（2）针对机械故障诊断中KICA算法的核函数及核参数难以确定问题，构造了基于改进向量夹角余弦值的相似度函数，提出以KICA分离前后信号相似度作为KICA信号分离效果评判标准，对滚动轴承故障诊断中KICA的核参数进行寻优研究。通过仿真实验确定最适于滚动轴承故障诊断的核函数类型及其参数取值范围，并用于指导实测滚动轴承振动信号的分析与诊断。（3）针对信号的KICA分离中的不确定性、源信号估计问题以及信号信息使用单一的问题提出提出了基于约束KICA的滚动轴承故障诊断模型，旨在通过滚动轴承故障机理先验知识构建脉冲参考信号用于KICA信号分离的约束条件，提高故障信号分离的效果。研究了信号通道数以及脉冲参考信号频率、相位以及脉冲宽度对算法性能的影响，并结合滚动轴承故障实验台测试的数据对该方法的特征信号提取进行验证，证明了基于脉冲参考信号的约束KICA对滚动轴承故障诊断的有效性。(本文来源于《湖南科技大学》期刊2014-06-08）
唐兴佳[3]（2014）在《加权正交约束盲信号分离算法及其收敛性研究》一文中研究指出盲信号分离（BSS）是在源信号不能被直接观测和传输信道未知的情况下，仅利用观测信号和源信号的统计独立性假设提取或恢复源信号的一种信号处理方法。作为计算智能学习的重要研究内容，BSS在生物医学、医疗图象、语音增强、雷达与通信系统、计量经济学、数据处理等方面有着广泛的应用。最新研究结果表明，在无预白化情况下，BSS中的分离矩阵应满足一种加权正交约束，基于带加权正交约束的BSS目标函数，对一般无约束BSS学习后的分离矩阵实施加权正交化，便可得到一种带加权正交约束的BSS算法。新算法具有等变化性，分离结果更稳定、准确，但是加权正交约束使得算法的收敛性研究变得非常困难。本文在详细分析加权正交约束、加权正交化及加权正交约束BSS算法的基础上，重点研究了该算法的收敛性。根据最小距离加权酉映射（MDWUM）对称加权正交化的定义和矩阵分析相关知识得到MDWUM对称加权正交化公式：MMDWUM R1/2WU (Q) U T QV Q x， U Q,VQ为矩阵Q的奇异值分解所对应的酉矩阵。根据MDWUM对称加权正交化和矩阵分析相关性质得到使用MDWUM对称加权正交化的加权正交约束BSS算法的稳定点必要条件：算法的稳定点B满足，目标函数的梯度在该点可写为BR1/2x右乘一个对称阵。当目标函数为凸函数时，将无约束梯度下降BSS学习和加权正交化合并考虑，并重构合并后的函数梯度，然后根据凸函数和矩阵迹的性质证明了使用MDWUM对称加权正交化的加权正交约束梯度下降类BSS算法的单调收敛性；同时，直接利用凸函数和MDWUM对称加权正交化的性质证明了使用MDWUM对称加权正交化的加权正交约束不动点类BSS算法的单调收敛性；上述单调收敛性可以通过给目标函数加上一个加权正交约束项推广到非凸目标函数的情况。仿真实验结果表明，无预白化下的加权正交约束自适应梯度下降类BSS算法的分离效果比预白化情况下明显要好；而且，虽然未做预白化处理，但是加权正交约束批处理BSS算法的收敛稳定准确性和预白化下是相同的；同时，加权正交约束BSS算法的单调收敛性也得到了实验验证。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2014-01-01）
赵知劲,卢宏,尚俊娜[4]（2011）在《基于约束NMF的欠定盲信号分离算法》一文中研究指出提出一种约束非负矩阵分解方法用于解决欠定盲信号分离问题。非负矩阵分解直接用于求解欠定盲信号分离时,分解结果不唯一,无法正确分离源信号。在基本非负矩阵分解算法基础上,对分解得到的混合矩阵施加行列式约束,保证分解结果的唯一性;对分解得到的源信号同时施加稀疏性约束和最小相关约束,实现混合信号的唯一分解,提高源信号分离性能。仿真实验证明了算法的有效性。(本文来源于《计算机应用研究》期刊2011年05期）
刘宁,张伟涛,楼顺天[5]（2010）在《可变步长正交性约束的自然梯度盲信号分离算法》一文中研究指出针对移频轨道电路移频键控信号FSK等的非平稳性,在正交性约束的自然梯度算法的基础上,提出1种利用估计函数的自适应可变步长自然梯度算法,主要原理是根据每次所取分离结果与优化值距离的远近对步长参数取值作在线自适应调整,将每次分离出的瞬时信号的相关性测度作为调整步长参数的依据,同时给出步长参数的上界以使算法稳定。用给出的可变步长算法对FSK信号中的干扰信号进行在线分离。仿真实验结果表明,用可变步长算法分离出的信号精度达到了要求,并且与固定步长算法相比具有更快的收敛速度。(本文来源于《中国铁道科学》期刊2010年06期）
侯伟昆,叶梧,冯穗力,刘圣海[6]（2007）在《基于正交约束常模算法的MIMO系统盲信号分离(英文)》一文中研究指出文中提出一个基于线性即时混合类型的两步盲信号分离方案。该方案先利用接收信号的二阶统计特性对信号进行白化,然后利用常模算法对信号向量进行自适应的盲分离。为了使每一个输出端都能分离出一个独立的信号,文中提出一种基于正交约束的常模算法,仿真结果表明该算法不仅能使每个输出端收敛到一个独立的输入端,并且能使收敛速度加快。(本文来源于《科学技术与工程》期刊2007年10期）
约束盲信号分离论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
滚动轴承是旋转机械的核心部件，其性能直接影响到整个机械系统运行状态。但是由于加工工艺复杂，工作环境恶劣等因素的存在，导致了轴承具有较高的故障率，因此轴承的故障诊断一直是一个重要的研究课题。滚动轴承实测振动信号往往会有多个振动源的同时存在，表现出非平稳、非线性，这些都严重的影响诊断的准确性和可靠性。独立成分分析（ICA）是近几年发展起来的基于信号高阶统计特性的分析方法，它能仅通过多路混合信号就能将相互独立的分量分离出来，但是目前该算法对于处理非线性变化的信号有一定的局限性。而本文使用的核独立成分分析(KICA)是将核方法的非线性解决能力以及ICA的高阶统计特性结合起来的全新算法，它能有效的捕捉数据的非线性特征，在处理高阶相关性数据时表现出特有优势。尽管核方法在很多问题上有着良好表现，但是核函数和核参数的选择目前缺少统一定则，在实际应用中只能凭借经验确定；同时基于KICA的信号处理存在着不确定性、源信号估计以及信号信息使用单一问题，针对上述问题本论文开展以下工作：（1）归纳了旋转机械核心部件滚动轴承的典型故障机理，开展了滚动轴承故障振动信号采集实验，同时论述了滚动轴承故障诊断中ICA、核方法以及KICA方法原理，作为后续研究的理论基础。（2）针对机械故障诊断中KICA算法的核函数及核参数难以确定问题，构造了基于改进向量夹角余弦值的相似度函数，提出以KICA分离前后信号相似度作为KICA信号分离效果评判标准，对滚动轴承故障诊断中KICA的核参数进行寻优研究。通过仿真实验确定最适于滚动轴承故障诊断的核函数类型及其参数取值范围，并用于指导实测滚动轴承振动信号的分析与诊断。（3）针对信号的KICA分离中的不确定性、源信号估计问题以及信号信息使用单一的问题提出提出了基于约束KICA的滚动轴承故障诊断模型，旨在通过滚动轴承故障机理先验知识构建脉冲参考信号用于KICA信号分离的约束条件，提高故障信号分离的效果。研究了信号通道数以及脉冲参考信号频率、相位以及脉冲宽度对算法性能的影响，并结合滚动轴承故障实验台测试的数据对该方法的特征信号提取进行验证，证明了基于脉冲参考信号的约束KICA对滚动轴承故障诊断的有效性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
约束盲信号分离论文参考文献
[1].张明明.约束独立分量分析在无线通信信号分离中的应用[J].滨州学院学报.2016
[2].曾波.约束KICA信号分离方法及在滚动轴承故障诊断中的应用研究[D].湖南科技大学.2014
[3].唐兴佳.加权正交约束盲信号分离算法及其收敛性研究[D].西安电子科技大学.2014
[4].赵知劲,卢宏,尚俊娜.基于约束NMF的欠定盲信号分离算法[J].计算机应用研究.2011
[5].刘宁,张伟涛,楼顺天.可变步长正交性约束的自然梯度盲信号分离算法[J].中国铁道科学.2010
[6].侯伟昆,叶梧,冯穗力,刘圣海.基于正交约束常模算法的MIMO系统盲信号分离(英文)[J].科学技术与工程.2007