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目录
摘要I
AbstractII
第一章前言2
1.1语音特性分析2
1.2语音信号的基本特征2
1.3语音信号处理的理论基础2
第二章盲分离的基本概念2
2.1盲分离的数学模型2
2.2盲源分离的基本方法2
2.3盲分离的目标准则2
2.4盲分离的研究领域2
2.5盲分离的研究内容2
第三章独立分量分析的基本算法2
3.1ICA的线性模型2
3.2ICA研究中的主要问题及限制条件2
3.3ICA的基本算法2
3.4FastICA算法原理2
第四章语音信号盲分离仿真及分析2
4.1ICA算法实现2
4.2频谱分析2
第五章总结2
参考文献2
摘要
盲源分离（BSS）是一种多维信号处理方法，它指在未知源信号以及混合模型
也未知的情况下，仅从观测信号中恢复出源信号各个独立分量的过程。盲源分离已
近成为现代信号处理领域研究的热点问题，在通信、语音处理、图像处理等领域具
有非常重要的理论意义和广泛的应用价值。本文主要内容如下：
首先，介绍了语音信号的产生机理，特性，基本特征及语音信号处理的理论
基础，为后文语音信号盲分离奠定了基础。
其次，从盲源分离的理论出发，研究了盲分离的数学模型以及基本方法，并
对盲分离的目标准则、研究领域以及研究内容进行了探讨。
然后，引出了独立分量分析（ICA），并对其的概念以及相关的知识进行了研
究，探讨了ICA研究中的主要问题，列出了ICA的3种基本算法：信息极大化、负
熵最大化和最大似然估计法。
最后，用FastICA对三路语音信号进行了盲分离的仿真并求出了混合矩阵和
分解矩阵，再接着进行了频谱，幅度，相位的分析，找出了FastICA的特点。
关键词：盲源分离；独立分量分析；频谱分析
Abstract
Blindsourceseparation(BSS)isamultidimensionalsignal
processingmethod,itreferstotheunknownsourcesignalandmixed
modelalsounknowncases,onlyfromobservationsignalinrecoveringthe
sourcesignaleachindependentcomponentoftheprocess.Blindsource
separationhasnearlybecomemodernsignalprocessingtotheresearchof
problems,incommunication,speechprocessing,imageprocessin
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