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    變步長自適應(yīng)盲源分離算法的設(shè)計(jì)研究

    2023-07-10 13:21:42李若冰
    電子產(chǎn)品世界 2023年6期
    關(guān)鍵詞:收斂算法

    李若冰

    關(guān)鍵詞:盲源分離;算法;自適應(yīng)步長;收斂;穩(wěn)態(tài)失調(diào)

    盲源分離(Blind Source Separation, BSS)是上世紀(jì)90 年代發(fā)展起來的信號(hào)處理技術(shù)?!懊ぁ庇袃蓪雍x,即源信號(hào)不能被觀測(cè)和如何混合未知。盲源分離算法是指在源信號(hào)未知和傳輸信道未知的情況下,分離多個(gè)獨(dú)立的盲源信號(hào)的數(shù)學(xué)方法[1]。

    盲源分離概念的提出源于“雞尾酒會(huì)”問題。在一個(gè)多人交談的酒會(huì),放置在不同位置的麥克風(fēng)錄制到多人交談的聲音及所處環(huán)境的噪聲,那么如何利用錄制的語音信息還原每個(gè)人談話的內(nèi)容?人類可以用聽覺分辨,但計(jì)算機(jī)如何自主地辨識(shí),將每個(gè)人的語音分離出來? 盲源分離概念自提出以來,產(chǎn)生很多性能優(yōu)異的算法,使得盲信號(hào)處理技術(shù)在醫(yī)學(xué)信號(hào)處理、語音分析、圖像處理... 等領(lǐng)域得到成功的運(yùn)用[1]。

    1 自適應(yīng)盲源分離算法

    按照信號(hào)處理方式的不同,盲源分離的算法分為兩種,即批處理 (Batch Processing) 算法和自適應(yīng)處理(Adaptive Processing) 算法。批處理算法對(duì)已獲得的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)處理,不隨著輸入數(shù)據(jù)產(chǎn)生變化,分離精度較高,但需要較大的存儲(chǔ)空間,不能適應(yīng)實(shí)時(shí)變化的數(shù)據(jù)更新;自適應(yīng)算法是在一組觀察數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,隨著數(shù)據(jù)的輸入做遞歸迭代計(jì)算,具有計(jì)算量小、時(shí)間短的優(yōu)點(diǎn),適用于實(shí)時(shí)性較強(qiáng)的非平穩(wěn)信號(hào)環(huán)境[2]。

    自適應(yīng)步長的作用是控制分離矩陣迭代更新的幅度,步長的大小是影響算法收斂性能、跟蹤性能和穩(wěn)態(tài)性能的關(guān)鍵因素。固定步長的自適應(yīng)算法,若學(xué)習(xí)速率大,收斂快,但穩(wěn)態(tài)性能差;若學(xué)習(xí)速率小,穩(wěn)態(tài)性能好,但收斂慢[2],存在收斂速度與與穩(wěn)態(tài)性能之間的矛盾。自適應(yīng)算法種類繁多,廣泛運(yùn)用的有EASI 算法、自然梯度算法、迭代求逆算法... 等。

    判定規(guī)則為:

    ① E{ΔW (t )} 增大,表明步長過大,減小步長;

    ② E{ΔW (t )} 減小,表明步長過小,加大步長。

    綜上所述,選擇準(zhǔn)確反映分離狀態(tài)的參數(shù)作為調(diào)整步長的因子,能更好地管控分離狀態(tài)。反映分離狀態(tài)的參數(shù)很多,應(yīng)根據(jù)算法的原理和管控的需要,選擇與分離狀態(tài)緊密相關(guān)的參數(shù)作為調(diào)整步長的因子,同時(shí)優(yōu)化步長調(diào)整的算法。

    3)步長取值范圍界定

    盲源分離過程中,步長μt 過大,穩(wěn)態(tài)失調(diào)會(huì)變大,甚至震蕩,需要設(shè)立適當(dāng)?shù)纳舷蕈?sub>max 和下限ε ,將μ (t )的取值范圍限定在[δ,μmax] 之間,避免因μt偏大,穩(wěn)態(tài)失調(diào)過大、或因μt 過小,無法收斂。

    3.2 算法優(yōu)化

    1)適用性評(píng)估

    自適應(yīng)分離算法主要有Infomax 算法、自然梯度法、等變化自適應(yīng)方法(EASI)、快速獨(dú)立元分析算法(FastICA)... 等,其他算法是由這些算法發(fā)展和改進(jìn)而來。這些算法依據(jù)不同的原理,在收斂性能、跟蹤性能、穩(wěn)態(tài)失調(diào)等方面各有優(yōu)劣。Infomax 算法、自然梯度算法和EASI 算法屬于梯度上升或下降算法,收斂速度是線性的,具有實(shí)時(shí)在線處理能力;變步長模糊算法能有效地對(duì)間斷性信號(hào)和噪聲加以識(shí)別,適用于不連續(xù)信號(hào)或噪聲的盲源信號(hào)分離... 等。因此,設(shè)計(jì)盲源分離算法時(shí),應(yīng)根據(jù)盲源分離的要求,分析各種適用算法的性能,確定最優(yōu)適用算法,并根據(jù)分離的需要,發(fā)展和改進(jìn)算法。

    2)白化處理選擇

    白化處理的作用是去除各分量間的二階相關(guān)性,降低混合矩陣估計(jì)的自由度和源信號(hào)的估計(jì)難度,減少搜索分離矩陣的范圍,提高算法的收斂性和穩(wěn)定性,降低算法的復(fù)雜度和計(jì)算量。因此,設(shè)計(jì)盲源分離算法時(shí),應(yīng)評(píng)估是否采用白化處理。

    3)收斂條件界定

    盲源分離收斂于穩(wěn)態(tài)鄰域,并非某一固定值,應(yīng)對(duì)算法的收斂條件做出適當(dāng)?shù)慕缍?,避免無效收斂。

    4)采用識(shí)別矩陣

    盲源信號(hào)未知,可能含有各種類型的信號(hào),需要選用適用的算法,才能有效地分離。對(duì)不同類型的信號(hào)采用同一算法分離,勢(shì)必出現(xiàn)某些信號(hào)不適應(yīng)所用算法的情況。解決的方法一是采用適當(dāng)?shù)乃惴?,二是采用盲源識(shí)別矩陣。識(shí)別矩陣通過對(duì)盲源的統(tǒng)計(jì)特征和頻譜特征的分析,判斷信號(hào)的類型,選擇最優(yōu)的適用算法,改單一算法的盲源分離為多種算法可供選擇的盲源分離,識(shí)別矩陣的原理如圖1 所示。

    圖1 中,vt(t=1,2,…,m?)為算法選擇指令,用于選定適用的分離矩陣。采用識(shí)別矩陣,不但可以識(shí)別信號(hào)的類型,選擇最優(yōu)的適用算法,還能為構(gòu)建擁有多種算法的復(fù)合分離矩陣提供支持,是值得進(jìn)一步研究的方向。

    當(dāng)前,人工智能迅猛發(fā)展,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能技術(shù)已達(dá)到實(shí)際應(yīng)用的階段,為盲源類型識(shí)別技術(shù)的發(fā)展奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。將人工智能應(yīng)用于盲源分離,通過深度學(xué)習(xí),分析盲源信號(hào)的統(tǒng)計(jì)特征和波譜特征,可以輔助選用最優(yōu)分離算法,實(shí)現(xiàn)高效、準(zhǔn)確的盲源分離。

    4結(jié)束語

    盲源分離概念自提出以來,迅速成為研究的熱點(diǎn),但基本上仍處于理論研究階段,主要原因是分離算法存在收斂性能、追蹤能力和穩(wěn)態(tài)失調(diào)的矛盾及計(jì)算量大、時(shí)間長的問題。高效變步長自適應(yīng)盲源分離算法的設(shè)計(jì)思路有助于解決盲源分離算法存在的問題,形成準(zhǔn)確、高效、實(shí)用的盲源分離算法。

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