瞬时混合盲信号分离的自适应算法问题的比较研究

盲信号分离(BSS)指在源信号混合和传输信道未知的情况下，只利用接收天线的输出观测混合信号抽取源信号的方法。本文简要阐述了常用的瞬时混合盲信号分离的LMS与RLS自适应算法，对RLS自适应算法重点研究分析了基于普通梯度与自然梯度的两种算法，并通过仿真实验来分析比较几种方法的性能。

% Blind Source Separation
%Corpyright（c） Yingjun Niu ，Jianyong Xuan，Xiaocen Chen THU  Nov 12th 2010
function simulation1
%Setting number of samples       
n=4000; 
%Setting sample frequency
fs=2000;
%Setting number of simulation
ns=200;
u=0.006;
beta=0.99;
for t=1:n 
    s（1t）=sign（cos（2*pi*155*t/fs））;                      %Symbol signals
    s（2t）=sin（2*pi*800*t/fs）;                            %High-frequency sine signals
    s（3t）=sin（2*pi*90*t/fs）;                             %Low-frequency sine signals 
    s（4t）=sin（2*pi*9*t/fs）*sin（2*pi*300*t/fs）;           %Amplitude-modulated signals
end 
    s（5:）=1-2*1*rand（1n）;                               %Uniform distribution noise between[-11]
%Calculate the observed data vector multiplying s by A
A=1-2*rand（55）;                                          %Random hybrid matrix
X=A*s;                                                    %Observation signal 
[w1 E1]=LMS（XAu）;
[w2 E2]=RLS_gg（XAbeta）;
[w3 E3]=RLS_ng（XAbeta）;
%串音误差
figure（1）
plot（1:nE1‘r‘1:nE2‘g‘1:nE3‘b‘）;
title（‘Average Performance Index vs Literation Number‘）
xlabel（‘literation number‘）
ylabel（‘average performance index‘）;
legend（‘LMS算法‘‘普通梯度RLS算法‘‘自然梯度RLS算法‘）;
grid;
y1=w1*X;  
%分离效果图
figure（2）  
%title（‘LMS算法分离效果图‘）                                          
for i=1:5 
    subplot（51i）;plot（y1（i1:100））;
end 

y2=w2*X;                                              
figure（3）                                            
for i=1:5 
    subplot（51i）;plot（y2（i1:100））;
end 
%title（‘普通梯度RLS算法分离效果图‘）
y3=w3*X;                                              
figure（4）                                            
for i=1:5 
    subplot（51i）;plot（y3（i1:100））;
end 
%title（‘自然梯度RLS算法分离效果图‘）  
end
%LMS Algorithm with EASI
function [wnE] = LMS（XAu）
n=size（X2）;                         %whitening the observed signal
% zX=X-repmat（mean（X2）1n）;
% V=cov（zX‘）^（-1/2）;
% X=V*X;

I=eye（size（A））;                      %initializing W
wn=I;
E=zeros（1n）;
    for i=1:n
        y=wn*X（:i）; 
        g=y-tanh（y）;
        wn=wn+u*（I-g*y‘+y*g‘-y*y‘）*wn;
        C=abs（wn*A）;                                              
        error1=0;
        error2=0;
        [height width]=size（C）;
    for j=1:height
        sum1=0;
        sum2=0;
        for k=1:width
            c=abs（C（jk））;
            sum1=sum1+c/max（abs（C（j:）））;
            sum2=sum2+c/max（abs（C（:j）））;            
        end
        sum1=sum1-1;
        sum2=sum2-1;
        error1=error1+sum1;
        error2=error2+sum2;
    end
    E（i）=error1+error2;          
    end
end
%RLS Algorithm with General Gradient
function [WE] = RLS_gg（XAbeta）
n=size（X2）;                         %whitening the observed signal
zX=X-repmat（mean（X2）1n）;
V=cov（zX‘）^（-1/2）;
X=V*X;

I=eye（size（A））;                      %initializing W P
W=I;
P=I;

E=zeros（1n）;
    for i=1:n
        v=X（:i）;

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件     260044  2011-01-10 15:51  Ultimated Edition for Final Task（Matlab）\LMS1.wav

     文件     260044  2011-01-10 15:51  Ultimated Edition for Final Task（Matlab）\LMS2.wav

     文件       9013  2011-01-10 14:12  Ultimated Edition for Final Task（Matlab）\LMS方法仿真分离信号.fig

     文件     260044  2011-01-10 15:51  Ultimated Edition for Final Task（Matlab）\mix1.wav

     文件     260044  2011-01-10 15:51  Ultimated Edition for Final Task（Matlab）\mix2.wav

     文件     260044  2011-01-10 15:51  Ultimated Edition for Final Task（Matlab）\RLS_gg1.wav

     文件     260044  2011-01-10 15:51  Ultimated Edition for Final Task（Matlab）\RLS_gg2.wav

     文件     260044  2011-01-10 15:51  Ultimated Edition for Final Task（Matlab）\RLS_ng1.wav

     文件     260044  2011-01-10 15:51  Ultimated Edition for Final Task（Matlab）\RLS_ng2.wav

     文件       4691  2011-01-10 14:08  Ultimated Edition for Final Task（Matlab）\simulation1.m

     文件     262188  2011-01-08 19:30  Ultimated Edition for Final Task（Matlab）\voice1.wav

     文件     262188  2011-01-08 19:30  Ultimated Edition for Final Task（Matlab）\voice2.wav

     文件       5315  2011-01-10 16:40  Ultimated Edition for Final Task（Matlab）\voiceseparation.m

     文件    7090916  2011-01-10 14:10  Ultimated Edition for Final Task（Matlab）\分离语音信号图.fig

     文件     119677  2011-01-10 14:11  Ultimated Edition for Final Task（Matlab）\各方法串音误差曲线.fig

     文件       8970  2011-01-10 14:13  Ultimated Edition for Final Task（Matlab）\普通梯度RLS算法仿真分离信号.fig

     文件       9013  2011-01-10 14:12  Ultimated Edition for Final Task（Matlab）\自然梯度RLS算法仿真分离信号.fig

     文件    2431432  2011-01-10 14:10  Ultimated Edition for Final Task（Matlab）\语音信号与混合信号图.fig

     目录          0  2011-01-10 16:56  Ultimated Edition for Final Task（Matlab）

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