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Source separation: A TITO system identification approach11 This work was financially supported by the Swedish National Board for Industrial and Technical Development (NUTEK) and the Swedish Foundation for Strategic Research (SSF).

Authors
Journal
Signal Processing
0165-1684
Publisher
Elsevier
Publication Date
Volume
73
Identifiers
DOI: 10.1016/s0165-1684(98)00191-1
Keywords
  • Convolutive Mixtures
  • Blind Signal Separation
  • Blind Source Separation
  • Two-Inputs Two-Outputs
  • Second Order Statistics
  • Rpem
  • Identifiability

Abstract

Zusammenfassung In diesem Beitrag wird ein Systemidentifikationsansatz auf das Problem der blinden Signaltrennung angewendet. Zwei nicht meßbare Quellensignale werden in einem System verknüpft an dessen Ausgang zwei meßbare Signale zur Verfügung stehen. Die beiden Quellensignale können in weiterer Folge aus den meßbaren Signalen mit Hilfe eines TITO (zwei Eingänge und zwei Ausgänge) Systemidentifikationsverfahrens extrahiert werden. Das zu identifizierende System kann durch zwei Teile beschrieben werden, nämlich die die Quellsignale erzeugenden Filter und die Kanäle, die die Quellsignale verknüpfen. Sowohl die die Quellsignale erzeugenden Filter als auch die Kanalfilter werden als ARMA-Filter modelliert. Wir zeigen, daß das zugrundeliegende System unter schwachen Bedingungen unter Verwendung von Statistiken zweiter Ordnung identifiziert werden kann. Wir beschreiben diese Bedingungen und geben Identifikationsergebnisse an. Weiters zeigen wir, daß unter schwachen zusätzlichen Bedingungen auch auf die Quellsignale rückgeschlossen werden kann. Eine mögliche Methode zur Systemidentifikation ist die Prädiktionsfehlermethode (PEM). Das PEM Verfahren ist eine allgemeine Methode, die unter der Gauss Annahme statistisch effizient ist. Wir stellen eine rekursive Version des PEM Algorithmus vor, die es gestattet die Signaltrennung on-line durchzuführen. Schließlich werden Simulationsergebnisse gezeigt, die sowohl synthetische als auch natürliche Sigmale verwenden.

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