[发明专利]一种比例微分控制的混合信号自适应快速分离方法

权利要求书

1.一种比例微分控制的混合信号自适应快速分离方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤S1：计算初始分离信号，采用自然梯度盲源分离算法计算第一次变换矩阵及分离信号：确定步长的初始值η₀，取初始分离矩阵W₀＝0.1*I，其中I为n×n的单位矩阵，并采用下式计算第一次变换矩阵W₁，即令下式中k＝0：

式中，η_k为变步长学习率，y_k表示第k次分离信号，y_k＝W_kX，当k＝0时，X为初次输入的n个混合信号；为非线性函数向量，即对分离信号y_k取非线性函数计算结果，W_k、W_k+1分别为第k和k+1次迭代的变换矩阵；

步骤S2：采用分离迭代计算间对分离信号峭度累积量之差e(k)的进行变换计算，计算与分离输出状态相关的下一次变步长η_k+1，并由该下一次变步长计算新的分离矩阵；

步骤S3：判断步骤S2得到的新的分离矩阵是否达到控制精度要求，若是，则进入步骤S4，否则返回步骤S2；

步骤S4：利用达到控制精度要求的分离矩阵W_out计算输出分离信号：

Y＝W_outX；

步骤S2具体包括以下步骤：

步骤S21：计算前后两次迭代计算间的峭度累积量之差e(k)：

e(k)＝J_all(k)-J_all(k-1)；

式中，J_all(k)表示分离信号的相关峭度累积量；

步骤S22：改造e(k)的值域，即把e(k)做指数增量改变，使其变化值域增大：

E(k)＝α^e(k)；

式中，α为选择的指数底；

步骤S23：计算变步长预测增量Δη_k+1：

步骤S24：计算下一次变步长η_k+1：

η_k+1＝η₀+γΔη_k+1；

式中，γ为微分作用系数，γ采用下式计算：

式中，β也为指定的另一指数底，η_max为允许的最大固定步长；

步骤S25：采用下式计算新的分离矩阵W_k+1：

式中，η_k为变步长学习率，y_k表示第k次分离信号y_k＝W_kX，其中X为输入的n个未完全分离的混合信号；为非线性函数向量，即对分离信号y_k取非线性函数计算结果，W_k为第k次迭代的变换矩阵。

2.根据权利要求1所述的一种比例微分控制的混合信号自适应快速分离方法，其特征在于：步骤S21中，分离信号的相关峭度累积量J_all(k)的计算近似为：

式中，表示神经网络输出矢量y的第i个分量的四阶累积量的平方。

3.根据权利要求1所述的一种比例微分控制的混合信号自适应快速分离方法，其特征在于：整个计算过程中针对的混合信号为欠高斯混合信号或超高斯混合信号；当为欠高斯混合信号时，非线性函数向量当为超高斯混合信号时，非线性函数向量

4.根据权利要求1所述的一种比例微分控制的混合信号自适应快速分离方法，其特征在于：对于不同类型的混合信号，步长的初始值η₀取固定步长自然梯度分离计算中可收敛步长范围内的值，即0≤η₀≤η_max。