信号分离

信号分离，盲信号分离（BSS）或盲源分离，是指在没有关于源信号或混合过程的信息（或很少的信息）的帮助下，将一组源信号从一组混合信号中分离出来。它最常被应用于数字信号处理中，涉及到对信号混合物的分析；其目的是为了从混合信号中恢复原始的成分信号。信号源分离问题的经典例子是鸡尾酒会问题，即一些人在一个房间里（例如在一个鸡尾酒会上）同时交谈，听众试图跟随其中一个讨论。人脑可以处理这种听觉来源的分离问题，但在数字信号处理中却是一个困难的问题。这个问题一般来说是高度不确定的，但在各种令人惊讶的条件下可以得出有用的解决方案。这一领域的早期文献大多集中在时间信号的分离上，如音频。然而，现在盲目的信号分离通常是在多维数据上进行的，如图像和张量，这可能不涉及任何时间维度。为了解决这个问题，已经提出了几种方法，但目前发展仍在进行中。一些比较成功的方法是主成分分析和独立成分分析，这些方法在没有延迟或回声存在的情况下效果很好；也就是说，这个问题被xxx简化。计算听觉场景分析领域试图用一种基于人类听觉的方法来实现听觉源分离。人脑也必须实时地解决这个问题。在人类知觉中，这种能力通常被称为听觉场景分析或鸡尾酒会效应。

BSS用于分离混合信号，只知道混合信号，不知道原始信号或它们是如何混合的。分离出来的信号只是源信号的近似值。使用Python和Shogun工具箱对分离的图像进行分离，使用基于独立成分分析（ICA）的特征矩阵联合逼近对角化（JADE）算法。

这一领域正在研究的实际应用之一是用脑磁图（MEG）对大脑进行医学成像。这种成像涉及到对头部以外的磁场的仔细测量，从而产生头部内部的精确三维图像。然而，外部的电磁场来源，如受试者手臂上的手表，将xxx降低测量的准确性。在测量的信号上应用信号源分离技术可以帮助消除信号中不希望出现的伪影。

在脑电图（EEG）和脑磁图（MEG）中，肌肉活动的干扰掩盖了大脑活动的预期信号。然而，BSS可以用来分离这两者，因此可以实现对大脑活动的准确表述。

另一个应用是音乐信号的分离。对于相对简单的信号的立体声混合，现在有可能做出相当准确的分离，尽管仍有一些伪影。

其他应用。

股票预测地震监测文本文件分析数学表示单个源信号的集合。则方程组是超定数的，因此可以用传统的线性方法来解混。则该系统是欠确定的，必须采用非线性方法来恢复未混合的信号。信号本身可以是多维的。