基于免疫算法的盲信号分离问题研究及其dsp实现

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1、摘要基于免疫算法的盲信号分离问题研究及其DSP实现学科：控制理论与控制工程研究生：牛晓莉导师：刘丁教授任海鹏副教授(签名：(签名：j圣翌越)摘要盲信号分离问题是目前信号与信息处理领域中一个重要的研究方向。从80年代起的针对多源分离问题到现如今在语音识别、图像处理、生物医学信号处理、通信等各个方面的广泛应用，盲信号分离技术吸引了众多领域专家的关注。目前，该研究大致可以分为两类：l、盲信号分离的基本理论和算法研究：2、盲信号分离的应用研究。本文首先回顾了盲信号分离问题的发展历史和研究现状，并对盲信号分离问题的基本理论进行了论述，包括盲信号

2、分离问题的可行性、数学模型和分离准则。然后针对盲信号分离问题的多种典型算法进行了深入研究，提出了基于免疫算法的盲信号分离算法，并在C6713DSK硬件平台上实现了该算法。本文的创新工作归纳如下：一、针对传统的盲信号分离算法存在着容易陷入局部最优解、收敛速度慢的缺点，本文将免疫算法(ImmuneAlgorithm)这种拟生态学的优化方法应用于盲信号分离算法的优化阶段。免疫算法是抽取了生物免疫系统独有的自适应、自组织、多样性、免疫记忆等进化学习机理形成的新信息处理技术，是计算智能领域继人工神经网络和进化计算之后的又一研究热点。仿真结果表明

3、，本算法结合了IA收敛速度快、收敛精度高等优点，在一定的群体规模和进化代数下，能够快速、有效地对亚高斯，超高斯以及二者的混合信号进行有效分离。二、以TI公司的32一bit浮点C6713DSK为硬件平台，实现了基于免疫算法的语音盲信号分离。本系统的软件设计方面主要分为三个部分：DSP的初始化程序、中断服务程序和盲信号分离程序。同时针对盲信号分离算法的运算量大的问题，对c代码提出了一些优化措施，包括使用编译器选项和循环展开等。实验结果表明，优化后的盲信号分离算法能够在一定程度上降低算法的运算量，并能得到很好的分离效果。关键词：盲信号分离，

4、免疫算法，C6713DSK本研究得到陕西省自然科学基金资助项目(批准号：2002F028)基金的资助西安理工大学硕士学位论文RESEARCH0NTHEIMMUNEALGORlTHM-BASEDBLINDSIGNALSEPARATl0NPROBLEMSANDlTSlMPLEMENlATIONONDSPSpeciality-ControlTheoryandControlEngineeringCandidate：NiuXiaoLi(signature：Supervisor：Prof．UuDlng(Signature：Prof．RenHaiP

5、eng(Signature．ABSTRACTBlindSourceSeparation03sS)isanewpowerfulsignalandinformationprocessingmethod．Inearly1980’s，BSStechnologywasexploredtoseparatethemixturesofsourcesignals．Nowadays，however，ithasattractedagreatdealofattentionfromthesignalprocessingcommunity．Application

6、sarerelatedtoavarietyofareassuchasspeechsignalrecognition，imageprocessing,biomedicalsignalprocessingandcommunication，etc．Ingeneral，researchesonBSSmayberoughlydividedintotwodirections：oneisthebasictheoryandalgorithmresearch；theotherisitsapplicationininformationprocessing

7、．Inthispaper,afterallintroductiontothedevelopmenthistory,thecurrentresearchstatusofBSS，basictheorywasgiven，includingthefeasibility,mathematicalmodelofBSS，andcriterionfunctioncommonlyusedinBSS．Thenanewmethodbasedontheimmunealgorithmisproposed，andimplementedonC6713DSK．The

8、innovationsandmainworksofthepaperarefistedasfollow：1．AnovelBSSalgorithmbasedontheimmunealgorithmandkurtosisisp