Separarea semnalului orb

Separarea semnalului oarbă ( separarea sursei oarbe , ing. BSS, separarea sursei oarbe ) este sarcina de procesare a semnalului digital prin estimarea matricei, matricea de mixare inversă a sistemului observat din implementări independente ale vectorului de observație . Analiza independentă a componentelor este utilizată în mod obișnuit pentru a rezolva această problemă .

Sarcina este subdeterminată , deoarece pentru soluția sa este necesară restabilirea atât a structurii de amestecare, cât și a semnalelor originale.

Model matematic

Modelul de observație poate fi reprezentat ca o ecuație stocastică [1] :

{\textbf {x}}_{n}={\textbf {A}}{\textbf {u}}_{n}

unde este vectorul sursă dimensiune la un moment discret , este o matrice de amestecare nesingulară , este vectorul de observație la un moment dat . Ambele sunt necunoscute, dar se presupune că componentele sunt variabile aleatoare independente. ${\textbf {u}}_{n}$ $m$ $n$ ${\textbf {A}}$ $m\times m$ ${\textbf {x}}_{n}$ $n$ ${\textbf {A}}$ ${\textbf {u}}_{n}$ ${\textbf {u}}_{n}$

Sarcina de a separa orbește semnale pentru un vector dat este rezolvată prin găsirea unei matrice de separare (nesingulară) , astfel încât: ${\textbf {x}}_{n}$ ${\textbf {W}}$

{\textbf {y}}={\textbf {W}}{\textbf {x}}

unde este vectorul de ieșire. Vectorul original poate fi obținut până la factori de scalare și permutări sub forma: ${\textbf {y)}$ ${\textbf {u)}$

{\textbf {y}}={\textbf {D}}{\textbf {P}}{\textbf {u}}

unde este o matrice diagonală nedegenerată , este o matrice de permutare . ${\textbf {D}}$ ${\textbf {P}}$

Problema este rezolvată după principiul analizei componentelor independente și necesită independența statistică a componentelor [1] . ${\textbf {y)}$

Aplicații

Separarea vorbirii (ex. teleconferinta) [1] ;
Procesare matrice de antene;
Înregistrări biomedicale multisenzoriale [2] ;
Analiza datelor pieței financiare;

În aplicațiile reale, sarcina este complicată de prezența zgomotului de măsurare, a întârzierilor de propagare a semnalului [1] .

Note

↑ 1 2 3 4 Khaikin, 2008 .
↑ Campisi, 2012 .

Literatură

Simon Haikin. Rețele neuronale. - Ed. a II-a. - Editura Williams, 2008. - 1103 p. — ISBN 5845908906 .
Patrizio Campisi, Daria La Rocca, Gaetano Scarano. Identificare prin electroencefalogramă // Sisteme deschise. SGBD. - 2012. - Nr 6 . - S. 39-41 .