基于张量联合对角化的非平稳源卷积盲分离研究

摘要

盲信号分离(Blind Source Separation)在很多领域有着广泛的应用.本研究提出一种类雅克比旋转的张量分解算法来提高源信号的分离性能.首先利用信号的自相关矩阵构造一系列张量,将盲信号分离问题转化为张量对角化问题,然后提出一种特殊参数结构代替Givens矩阵做类似雅可比连续旋转,估计对角矩阵,并求解了算法中参数的最优解.实验结果表明,该算法具有良好的分离效果.