信号的稀疏性分析

摘要：

在工程应用中,许多信号统计上都服从或者近似服从广义Gaussian分布(GGD:General-ized Gaussian Distribution).着重讨论了广义Gaussian信号的稀疏性问题.首先,针对广义Gaussian信号,推导出了反映信号稀疏性的数学公式.按照这个公式,Laplacian信号的度量值为1,Gaussian信号度量值为2.通过计算信号的度量值,并将其与Laplacian信号和Gaussian信号的度量值进行比较,可以很直观地知道该信号的稀疏程度.同时,给出了一些稀疏盲分离实例.仿真结果表明:(1)在源信号极其稀疏的情况下,比如稀疏性度量值只有0.083(仿真1),借助稀疏性能够很好地实现欠定盲分离(UBSS:Undetermined Blind Source Separation);(2)当观测信号数目比较少的情况下,如仅有3个观测信号,只有当源信号比Laplacian信号更为稀疏时,如稀疏度量值为0.7012(仿真2),对于欠定盲信号分离问题,才可能取得较好的盲分离效果.

关键词：广义Gaussian分布信号、独立元分析、盲分离、稀疏、等概率密度线

所属期刊栏目：16

分类号：TN91

资助基金：国家自然科学基金60505005;60325310;广东省自然科学基金04205783;广东省自然科学基金05103553;05006508;国家重点基础研究发展计划973计划2005CCA04100

在线出版日期：2006-09-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1167-1173