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[发明专利]基于遗传变异优化的二阶振荡粒子群盲源分离方法-CN201610531374.5有效
发明人：张天骐;马宝泽;全盛荣;宋铁成;张刚 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2016-07-07 - 公布日： 2019-04-12 - 主分类号： G06F17/15 文献下载
摘要：本发明请求保护一种基于遗传变异优化的二阶振荡粒子群盲源分离方法，属于盲信号处理技术领域。该方法克服了传统盲源分离算法非线性激活函数选取难题，可在源信号先验知识未知情况下有效分离混合信号。以分离信号负熵作为目标函数，利用固定惯性权重均衡局部和全局搜索能力；学习因子二阶振荡环节的加入可在粒子数目不变情况维持种群多样性；引入遗传变异机制，有利于处改善由二阶振荡的加入而造成收敛速度降低的情况。对模拟振动信号和混沌映射信号的分离说明该方法能应用到机械信号故障检测领域以及处理确定的类噪声信号等方面。本方法为智能算法盲源分离的改进型理论研究提供了补充，对工程应用中未知混合信号的分离具有重要意义。
基于遗传变异优化振荡粒子群盲源分离方法

[发明专利]基于短时傅里叶变换和BP神经网络的频域盲源分离方法-CN202111229783.7有效
发明人：李爽;王景景;董新利;温琪;杨星海;秦华杉;施威;宋娟 -专利权人：青岛科技大学
申请日： 2021-10-22 - 公布日： 2022-01-25 - 主分类号： G10L21/0272 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于短时傅里叶变换和BP神经网络的频域盲源分离方法，该方法包括：利用不同调制方式的信号来训练BP神经网络；接收混合信号，对混合信号进行短时傅里叶变换，得到信号的时频信息；利用基于峰度最大化的ICA算法在频域对时频信息进行分离，得到分离后的频域信号；提取频域信号频谱的多个特征，基于训练的BP神经网络利用频谱特征对该信号进行频谱分类；对谱分类后的信号按照类别分别进行傅里叶反变换得到分离后的各个时域信号本发明通通过使用短时傅里叶变换和BP神经网络分类方式增加了算法的鲁棒性，使得其频域盲源分离性能更好，保证了后续的信号解调过程的有效性。本发明有效实现了信号的频域盲源分离。
基于傅里叶变换 bp 神经网络频域盲源分离方法

[发明专利]一种复数域盲源分离方法-CN201510589736.1有效
发明人：徐先峰;段晨东;刘来君 -专利权人：长安大学
申请日： 2015-09-16 - 公布日： 2018-04-27 - 主分类号： H04L25/03 文献下载
摘要：本发明公开了一种复数域盲源分离方法，构造复数域目标矩阵组，且进行实对称化，得到重新构造的实值目标矩阵构成的目标矩阵组，将复数域联合对角化问题转化为实数域联合对角化问题，可以用于解决复数域盲源分离问题；且与其他同样适用于复数域算法相比，不约束待联合对角化目标矩阵为厄米特对称阵或正定厄米特阵，具有极广的适用性；采用基于联合对角化最小二乘代价函数的交替最小二乘迭代算法，充分利用实值目标矩阵构成的目标矩阵组的结构特点，以实现新目标矩阵组的联合对角化；利用交替最小二乘迭代算法求解代价函数，得到混迭矩阵的估计值，实现盲源分离，仿真结果验证了本发明方法具有较高的收敛精度。
一种复数域盲源分离方法

[发明专利]一种改进的变步长等变自适应盲源分离方法-CN201611074254.3在审
发明人：王康;李振璧;姜媛媛;程浩;刘朋;张栓;李幸生;刘波 -专利权人：安徽理工大学
申请日： 2016-11-29 - 公布日： 2017-03-22 - 主分类号： H04L25/03 文献下载
摘要：本发明公开了一种改进的变步长等变自适应盲源分离方法，在传统等变自适应盲源分离方法的分离矩阵迭代更新公式中采用一种新的无需改变参数值的非线性函数，利用鸡群算法优化分离矩阵迭代更新公式中步长，使步长不断变化，将源信号经过非奇异矩阵A得到的观测信号进行白化处理得到预处理信号，根据得到的预处理信号，利用改进的分离矩阵迭代更新公式得到最佳分离矩阵从而完成混合信号的分离。本发明方法解决了收敛速度和稳态误差之间的矛盾，提升运算速度，简化算法复杂度，在信号处理、无线通信等领域具有广泛的应用前景。
一种改进步长自适应分离方法

[发明专利]一种外辐射源雷达盲源分离提取目标回波与直达波的方法-CN201811386832.6有效
发明人：芮义斌;李坤合;谢仁宏;李鹏;郭山红;楼霓珊;刘琳 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2018-11-20 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G01S7/292 文献下载
摘要：本发明公开了一种外辐射源雷达盲源分离提取目标回波与直达波的方法，包括以下步骤：首先通过阵列天线接收非合作信号源的混合信号，混合信号包括直达波信号、多径信号、目标回波信号；之后对混合信号进行预处理获得观测信号，并通过SOBI法对观测信号进行盲源分离，获得分离矩阵、未分离观测信号和目标回波信号；再对未分离观测信号进行降维处理；最后利用典型关联分析对降维后的未分离观测信号进行盲源分离，完成目标回波与直达波的提取本发明利用SOBI盲源分离技术提取目标回波，利用相消技术减少目标回波对剩余信号影响，根据级联的典型关联分析算法实现直达波的提取，可以得到更纯净的直达波，无需单独设置参考通道接收直达波，有效的降低成本。
一种辐射源雷达分离提取目标回波直达方法

[发明专利]一种工程中盲源混合信号的加速分离方法-CN201710865713.8在审
发明人：陈国钦;陈以勤;詹仁辉 -专利权人：福建师范大学福清分校
申请日： 2017-09-22 - 公布日： 2018-01-23 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种工程中盲源混合信号的加速分离方法。由于不同类型的信号具有不同的固有峭度值；混合信号在达到完全分离时，每个信号将达到其固有的峭度值，则各个分离信号峭度的累积量也就达到了稳定值；针对盲源信号分离的固定步长自然梯度算法存在收敛速度和稳态误差特性不能同时满足的缺憾，采用与分离信号相关的峭度累积量构成比例微分控制的自适应变步长算法，只要在允许的初始步长选择范围，任选一个初始步长值，算法将自适应调整加速步长，结果既可加快分离速度又兼顾分离精度。本发明方法只涉及选择步长初始值的取值；算法完成分离的速度将比固定步长的分离快速，并且几乎接近一致，并有理想的稳定串音误差；因此，具有工程使用价值。
一种工程中盲源混合信号加速分离方法

[发明专利]基于峭度的变步长自适应盲源分离方法-CN201210583906.1有效
发明人：孟宗;蔡龙;潘凤杰 -专利权人：燕山大学
申请日： 2012-12-26 - 公布日： 2013-05-29 - 主分类号： H04L25/03 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于峭度的变步长自适应盲源分离方法，旨在通过峭度来判断算法的解与最优解的距离，在线地调整步长，通过不断优化分离矩阵达到自适应的目的，它具体内容包括以下步骤：1、对观测信号进行白化预处理；2、利用白化处理后的信号对分离矩阵W进行迭代；3、得到最优矩阵，实现源信号分离。本发明的有益效果在于：利用峭度的变化来控制步长；通过峭度来判断算法的解与最优解的距离，在线地调整步长，通过不断优化分离矩阵达到自适应的目的；解决了盲源分离过程中收敛速度与稳态误差之间的矛盾。
基于步长自适应分离方法

[发明专利]一种基于鲁棒聚类粒子群优化的欠定盲源分离方法-CN202110370704.8有效
发明人：廖斌;黄宇扬 -专利权人：深圳大学
申请日： 2021-04-07 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06F18/2134 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于鲁棒聚类粒子群优化的欠定盲源分离方法，所述方法包括：获取待欠定盲源分离的原始信号，并基于盲源分离信号模型对所述原始信号进行稀疏预处理，得到预处理信号；对所述预处理信号进行基于鲁棒聚类粒子群优化的混合矩阵估计本发明实施例通过离群点消除策略消除离群点的干扰以提高估计精度，并通过簇心扰动策略避免算法进入局部最优，提高算法的鲁棒性，进而提高期望信号的质量。
一种基于鲁棒聚类粒子优化欠定盲源分离方法

[发明专利]一种基于室内多移动源实时处理的语音信号增强技术方法-CN201610908661.3在审
发明人：徐岩;杨桂芹;王春丽;李新颖 -专利权人：兰州交通大学
申请日： 2016-10-19 - 公布日： 2017-03-22 - 主分类号： G10L15/06 文献下载
摘要：本发明涉及语音信号处理领域，尤其是一种基于室内多移动源实时处理的语音信号增强技术方法。在室内没有源信号任何先验知识可以被利用以及多反射混响条件下的盲源分离并结合语音后处理算法实现语音增强，其主要研究内容包括⑴盲源分离算法实现多路话音分离；⑵语音后处理算法实现音源移动环境下的自适应噪声滤除本研究成果将对室内环境下多移动源信号实现鲁棒实时分离提供新的理论支持与技术方法，可具体应用于建筑物内监听等安防系统中的多话音辨识，这对于事先防范打击恐怖分子犯罪及维护社会稳定都具有十分重要的意义。
一种基于室内移动实时处理语音信号增强技术方法

[发明专利]一种单通道振动信号盲源分离方法-CN201610849744.X在审
发明人：陈宇;刘兆瑜;温欣玲 -专利权人：郑州航空工业管理学院
申请日： 2016-09-25 - 公布日： 2017-03-15 - 主分类号： G01H17/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种单通道振动信号盲源分离方法，包括以下步骤S1将各途径到达的多途原始单通道振动观测信号同相叠加，然后对叠加后的原始单通道振动观测信号进行降噪处理，得到降噪后的单通道振动观测叠加信号；S2利用小波分解与重构将降噪后的单通道振动观测叠加信号转化为多通道振动观测信号；S3利用基于时频分析的盲源分离算法分析多通道振动观测信号，得到原始单通道振动观测信号的估计信号，实现了单通道振动信号盲源分离。本发明能够增强原始单通道振动观测信号的信号能量，且能够降低噪音，使得盲源分离效果较好，有效的提高了信号的信噪比，方法简单，使用方便，成本低。
一种通道振动信号分离方法

[发明专利]一种基于FASTICA算法的盲源分离技术控制聚焦系统-CN201610190411.0有效
发明人：廖庆洪;胡婉如;胡靓;李三仟;陈吴;鄢秋荣 -专利权人：南昌大学
申请日： 2016-03-30 - 公布日： 2018-08-24 - 主分类号： H04N5/232 文献下载
摘要：一种基于FASTICA算法的盲源分离技术控制聚焦系统，包括盲源分离模块、GCC‑PHAT时延估计模块、几何定位模块和相机模块，各模块依次相连；盲源分离模块包括放大电路、数据同步采集电路、信号处理模块；GCC‑PHAT本发明将盲源分离技术与相机结合，使相机操作简单、定位精准、智能、聚焦时间短。
一种基于 fastica 算法分离技术控制聚焦系统

[发明专利]一种基于时频分布的信号欠定盲源分离方法及设备-CN202310938109.9在审
发明人：马有泓;肖雪;商广勇;李佳 -专利权人：浪潮云洲工业互联网有限公司
申请日： 2023-07-28 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： H04L25/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于时频分布的信号欠定盲源分离方法及设备，属于信号处理技术领域，用于解决现有的欠定盲源分离技术对信号的分离效果较差，无法满足使用需求的技术问题。方法包括：构建线性混合模型；其中，所述线性混合模型包括线性瞬时混合模型以及线性时延混合模型；通过模糊C均值聚类算法，得到所述线性混合模型的混合矩阵估计值，并确定混合矩阵估计误差；通过所述线性混合模型以及范数最小法，对混合信号进行源信号分离，得到源信号估计值；确定所述源信号估计值与源信号的互相关系数；根据所述混合矩阵估计误差以及所述互相关系数，确定所述线性混合模型的分离效果是否达到预设标准。提高了盲源信号分离的精度。
一种基于分布信号欠定盲源分离方法设备

[发明专利]一种基于改进NMF和FastICA的联合水声多目标盲分离方法-CN202211537718.5有效
发明人：李大卫;刘贤忠;吴明辉;于亮;郑晓庆;王学敏;郑强;单志超;张豪 -专利权人：中国人民解放军海军航空大学
申请日： 2022-12-02 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G01S5/22 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进NMF和FastICA的联合水声多目标盲分离方法，它包括：单枚浮标接收到的水声多目标观测信号、对观测信号进行基于FFT的LOFAR谱图计算、NMF基矩阵维数计算、基于改进NMF的多目标水声信号NMF分解、生成盲分离算法输入、改进NMF与FastICA联合盲分离、获得分离后源信号#imgabs0#、信号合并、信号输出。将NMF模型应用于单枚浮标接收的水声多目标混合信号的分离，并根据水声目标信号的特点，对NMF模型加入特征改进，提供了基于改进NMF和FastICA的水声多目标信号盲分离算法，经仿真数据和实测数据验证，所提算法取得较高信号分离精度，可以较好的保持信号的调制特征，同时对分离信号进行了一定的降噪增强，更好的保证了后续目标识别的特征支撑。
一种基于改进 nmf fastica 联合多目标分离方法

[发明专利]一种基于盲源分离的文本无关型多源说话人识别方法-CN202110137229.X在审
发明人：谭振华;徐晓梦 -专利权人：东北大学;赛尔网络有限公司
申请日： 2021-02-01 - 公布日： 2021-06-15 - 主分类号： G10L17/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于盲源分离的文本无关型多源说话人识别方法，涉及声纹识别技术领域。该方法首先获取一段包含多个人的语音的声源，并采用盲源信号检测与分离算法对声源进行盲源分离和检测，将多源语音信号分离出多个单源语音信号；再对分离出的每个单源语音信号进行预加重、分帧及加窗处理，得到时序语音信号；并对时序语音信号进行小波包分解与重构；然后采用耳蜗听觉滤波器进行人耳特征滤波，提取语音特征；最后构建CNN模型，将提取的语音特征输入到CNN模型，实现多源说话人识别；本发明方法采用小波包和伽马通滤波器相结合的方法
一种基于分离文本无关型多源说话识别方法

[发明专利]基于改进的排序算法的频域盲源分离算法-CN201310169634.5有效
发明人：何怡刚;薄祥雷;方葛丰;樊晓腾 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2013-05-09 - 公布日： 2013-09-04 - 主分类号： H04L25/03 文献下载
摘要：基于改进的排序算法的频域盲源分离算法，包括以下步骤：获取混合信号；对混合信号进行时频变换得到频域混合信号；对频域混合信号进行白化预处理；对预处理后的频域混合信号，在不同频点进行复数独立成分分析（ICA），得到各频点处独立成分；采用改进的排序算法对各频点独立成分进行排序；对排序后的频域信号进行时频反变换，得到时域信号。本发明相比时域算法具有稳定性强，复杂度低的优点；相比采用信号到达角、脉内特征等信号特征的频域盲源分离算法具有通用性强的优点。经实验，本发明对线性混合信号、卷积混合信号、实际混合信号都具有较好的分离效果。
基于改进排序算法频域盲源分离