一种基于自然梯度的卷积混合频域盲源分离算法

摘要

卷积混合盲源分离的时域算法在分离滤波器较短的情况下,分离效果良好,但当分离滤波器较长时(几百阶或上千阶)时,算法的收敛速度变慢,精度也会下降.频域分离算法将时域计算复杂的解卷积问题变换为频域简单的瞬时分离问题,所以当要求分离滤波器较长时,频域分离算法将是更好的选择.实现瞬时盲分离时,论文采用的迭代函数是基于自然梯度的[2],所以称此算法为基于自然梯度的卷积混合频域盲源分离算法.在频域用瞬时盲分离解决时域卷积盲分离问题时,遇到的两个难点就是频点间幅度不确定性和排列次序不确定性,为此我们分别采用归一化方法和分阶段分离方法[5]一解决上述两个问题,仿真实验证明了算法的有效性.