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基于四阶累积量张量联合对角化的多数据集联合盲源分离

龚晓峰 毛蕾 林秋华 徐友根 刘志文

引用本文: 龚晓峰, 毛蕾, 林秋华, 徐友根, 刘志文. 基于四阶累积量张量联合对角化的多数据集联合盲源分离[J]. 电子与信息学报, 2019, 41(3): 509-515. doi: 10.11999/JEIT180414 shu
Citation:  Xiaofeng GONG, Lei MAO, Qiuhua LIN, Yougen XU, Zhiwen LIU. Joint Blind Source Separation Based on Joint Diagonalization of Fourth-order Cumulant Tensors[J]. Journal of Electronics and Information Technology, 2019, 41(3): 509-515. doi: 10.11999/JEIT180414 shu

基于四阶累积量张量联合对角化的多数据集联合盲源分离

    作者简介: 龚晓峰: 男,1981年生,副教授,研究方向为盲信号处理、阵列信号处理;
    毛蕾: 女,1991年生,硕士生,研究方向为盲信号处理;
    林秋华: 女,1970年生,教授,研究方向为盲信号处理及其应用;
    徐友根: 男,1975年生,教授,研究方向为阵列信号处理及其应用;
    刘志文: 男,1962年生,教授,研究方向为数字信号与图像处理及应用,嵌入式系统开发及应用,生物医学信息获取与处理
    通讯作者: 龚晓峰,xfgong@dlut.edu.cn
  • 基金项目: 国家自然科学基金面上项目(61671106, 61871067),国家自然科学基金重点项目(61331019)

摘要: 该文提出一种基于四阶累积量张量联合对角化的联合盲源分离(J-BSS)算法。首先通过计算4阶互累积量将多数据集信号的J-BSS问题转化为4阶张量联合对角化问题。接下来,基于雅可比连续旋转将张量联合对角化这类非线性优化问题,转化为一系列可获取闭式解的简单子优化问题,并通过交替迭代对多数据集混合矩阵进行更新,进而实现J-BSS。实验结果表明,所提算法具有良好的收敛性能,较之现有的同类型BSS及J-BSS算法具有更高的精度。此外,该算法在分离实际胎儿心电信号方面也表现出良好的性能。

English

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  • 图 1  无噪声下JTD和GOJD的A-PI值随扫描次数的变化曲线

    图 2  本文算法和同类型算法在分离计算机合成信号时的性能对比

    图 3  实际FECG信号分离实验结果

    表 1  基于雅克比旋转的四阶张量联合对角化算法

     输入: K个满足式(5)的张量${\mathcal{T}_1},{\mathcal{T}_{\rm{2}}},·\!·\!·,{\mathcal{T}_K} \in {\mathbb{C}^{R \times R \times R \times R}}$。
     对因子矩阵进行初始化,进行如下步骤,直至收敛。
       令i从1至$R - 1$变化, ji +1至R变化,对固定索引(i, j):
       (1)根据式(16),计算矩阵${\tilde{ G}}_{i,j}^{(m)},m = 1,2,3,4$;
       (2)根据式(10),更新矩阵${{\tilde{ U}}^{(m)}}$及${T_1},{T_2},·\!·\!·,{T_K}$。
     输出: 4个因子矩阵估计值${{\tilde{ U}}^{(1)}},{{\tilde{ U}}^{(2)}},{{\tilde{ U}}^{(3)}},{{\tilde{ U}}^{(4)}}$。
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  • 通讯作者:  龚晓峰, xfgong@dlut.edu.cn
  • 收稿日期:  2018-05-03
  • 录用日期:  2018-10-11
  • 网络出版日期:  2018-10-31
  • 刊出日期:  2019-03-01
通讯作者: 陈斌, bchen63@163.com
  • 1. 

    沈阳化工大学材料科学与工程学院 沈阳 110142

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