一种自适应单入多出盲源分离方法

单入多出盲源分离SIMO_BSS(Single input multiple out blind source separation)是一种特殊的欠定盲源分离情况。目前算法过程中过多地需要根据个人经验判断,自适应差。针对此问题提出通过经验模态分解EEMD(Ensemble empirical mode decomposition)将由多路信号混合成的单路信号分解为多路本征模态函数IMFs(Intrinsic mode functions),采用主成分分析PCA(Principle com-ponent analysis)对多路本征模态函数自适应降维,并利用独立成分分析ICA(Independent component analysis)恢复出相互独立的多路源信号。最后,分别对周期混合信号、生物混合信号进行仿真,仿真结果表明在不同NSR条件下,与EEMD_ICA算法相比,速度快且分离效果较好。