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小木虫论坛-学术科研互动平台 » 专业学科区 » 信息科学 » 程序算法 » 做过盲源分离法的请进
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你的太阳

金虫 (正式写手)

[求助] 做过盲源分离法的请进 已有1人参与

最近无意间看到盲源分离法的一些文献，知道还有这么一种处理信号数据的方法，但是要想应用起来感觉很难，于是在此求助于做过盲源分离法的人，帮忙看看盲源分离法对于以下问题有效吗？能分离提取出我想要的响应吗？
    问题如下：仅举一个响应（响应可以认为就是信号）作为例子，如图1，黑色线相当于只有一个源（假设为A）产生的响应，红色线相当于在黑色线的源（A）基础上再加一个源（假设为B）产生的响应，要做的事情是：在仅有红色曲线对应的数据下，从红色线的数据中提取单单是源B产生的响应（源B产生的响应也就是红色与黑色线之差，如图2，但是实际的时候黑色线对应的响应是不知道的），请问盲源分离法在上述说的情况下能提取单单是源B产生的响应吗？各位看官要是有什么解决该问题的想法，也可以指导一下，非常谢谢。

做过盲源分离法的请进
图1.gif


做过盲源分离法的请进-1
图2.gif
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关键要开心
1楼 2014-05-06 21:13:04
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taochuhang

木虫 (小有名气)

【答案】应助回帖

★ ★ ★ ★ ★
感谢参与，应助指数 +1
你的太阳: 金币+5, ★有帮助 2014-05-07 11:04:00
这个就是单通道的盲源分离问题吧，但是盲源分离我所知道的一般是针对信号叠加来求源，现在确实有相应的方法实现分离，但是不可能是完全盲的，总有相应的一些信号的先验知识可以用来实现分离，或者是统计特性，或者是时频特性等等。但是你这两条线应该不能看成是一般的信号吧，如果你能找出这类曲线变化的规则或是特性，也许可以。

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2楼2014-05-07 00:17:12
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你的太阳

金虫 (正式写手)
引用回帖:
2楼: Originally posted by taochuhang at 2014-05-07 00:17:12
这个就是单通道的盲源分离问题吧，但是盲源分离我所知道的一般是针对信号叠加来求源，现在确实有相应的方法实现分离，但是不可能是完全盲的，总有相应的一些信号的先验知识可以用来实现分离，或者是统计特性，或者是 ...

（1）图1的红色线可以看成是图1的黑色线和图2那个线的叠加，（2）图1的二条线是没有什么规律的，至少现在没发现有规律，（3）您所说的有相应的先验知识，一般是指数据满足某种分布或什么准则么，能否具体讲讲需要哪些先验知识。
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关键要开心
3楼2014-05-07 11:08:55
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taochuhang

木虫 (小有名气)
引用回帖:
3楼: Originally posted by 你的太阳 at 2014-05-07 11:08:55
（1）图1的红色线可以看成是图1的黑色线和图2那个线的叠加，（2）图1的二条线是没有什么规律的，至少现在没发现有规律，（3）您所说的有相应的先验知识，一般是指数据满足某种分布或什么准则么，能否具体讲讲需要哪 ...

比如说，我把你给的曲线当做是信号关于时间的波形变化，如果我知道了他们的统计特性也就是概率分布，那么就能够在统计层面上实现分离；如果它们是周期的，那么可以利用它们周期性的不同实现分离；如果我知道它们随时间变化的规律，那么就能把它们看做是相应的参数不同的函数，那么我就能通过求解它们的相应参数来实现分离；如果它们是具有某种时频分布特性的信号，那么可以通过时频分析来实现分离。但是现在你给的这两条曲线，应该不是单纯的某种信号吧，可能是不同的激励通过传递函数产生的相应吧，那么它们的传递函数存在什么性质，它们的激励有什么特性，这方面你可以考虑一下。
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4楼2014-05-07 12:44:52
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你的太阳

金虫 (正式写手)
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4楼: Originally posted by taochuhang at 2014-05-07 12:44:52
比如说，我把你给的曲线当做是信号关于时间的波形变化，如果我知道了他们的统计特性也就是概率分布，那么就能够在统计层面上实现分离；如果它们是周期的，那么可以利用它们周期性的不同实现分离；如果我知道它们随 ...

非常感谢您的回复。图1的2条线是频率域的响应，对于一维情况，这2条曲线是通过给定源的的属性参数(也就是假设的源A和B的一些参数)，然后通过一个解析解的递归函数计算得到的，这个递归函数就是一个含有源的一些参数的表达式；对于2维和3维情况的话，类似图1的曲线是通过源的响应满足的场方程数值模拟得到的。以上所说的递归函数和场满足的方程需要有什么性质或是特性才可以应用盲源分离法呢？再次谢谢。
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关键要开心
5楼2014-05-07 15:33:06
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taochuhang

木虫 (小有名气)

【答案】应助回帖

引用回帖:
5楼: Originally posted by 你的太阳 at 2014-05-07 15:33:06
非常感谢您的回复。图1的2条线是频率域的响应，对于一维情况，这2条曲线是通过给定源的的属性参数(也就是假设的源A和B的一些参数)，然后通过一个解析解的递归函数计算得到的，这个递归函数就是一个含有源的一些参数 ...

既然你已经知道了这曲线是不同参数通过传递函数产生的，那么传递函数是什么你是否知道，如果知道，那么你这里又没有噪声，那么通过各个时刻的值直接求解参数行不行；又或者通过滤波的方法估计参数行不行，比如最简单的卡尔曼滤波，针对线性系统的，还有比较复杂的粒子滤波，针对非线性系统的，等等。粗知拙见，仅供参考。

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6楼2014-05-08 14:31:12
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