基于二阶统计和时间结构的盲信号分离方法

？盲源分离(bss)的目标就是在混合过程未知的情况下，仅仅依据观测得到的混合信号，恢复出不能直接观测的源信号。针对具有时间结构的源信号，即各个源信号分量满足空间上不相关但时间上相关，提出了一种基于二阶统计量的盲源分离方法。该方法首先对混合信号进行鲁棒预白化处理，其中依据最小描述长度准则对源信号的维数进行估计；然后通过对白化信号的时延协方差矩阵进行奇异值分解(svd)，从而实现源信号的盲分离。仿真中通过对一组语音信号的分离验证了算法的效果，并利用信号干扰比(sir)和性能指标函数(pi)两个指标定量地对算法的性能进行了度量。