应用二阶统计量精确对角化的盲分离研究

摘要

提出了基于二阶统计量精确对角化的语噪盲分离算法。该算法利用两路带噪信号预白化数据的零阶和一阶自相关协方差矩阵，构造了两个2×2对称正定矩阵束，然后采用广义特征值分解的正切算法将这两个矩阵同时精确对角化，并给出了理论证明。与JADE算法和SOBI算法相比，本文算法具有计算简单且运算精度高的优点，克服了JADE算法对于四阶累积量矩阵和SOBI算法对于时滞协方差矩阵均不能精确对角化的缺点。计算机仿真表明在高斯/非高斯噪声条件下，本文算法从带噪信号中分离出语音的性能优于JADE算法和SOBI算法。