對延遲和濾波的信源進行盲目分離的方法和設備的製作方法

2023-05-15 21:47:06 1

專利名稱：對延遲和濾波的信源進行盲目分離的方法和設備的製作方法
技術領域：
本發明有關分離信號源特別是涉及盲目分離多個信源的方法。
盲目分離表示觀測多個獨立信源的混合，且只使用這些混合的信號而不使用其它信號，就能恢復原始的或源信號。
來自傳感器陣列的獨立信源的分離在信號處理中是一個傳統的但是困難的問題。一般地，信號源以及它們的混合特性是不知道的。除了一般假定信源是獨立的之外，沒有任何有關這些信號的知識，對這種信號的分離在現有技術中一般稱為「信源的盲目分離」。分離是盲目的，因為不知道獨立源信號的任何情況。
源信號的盲目分離的一個典型例子是源信號好象由兩個獨立信源產生的，諸如兩個(或幾個)分開的揚聲器。使用同等數量的麥克風(在這個例子中是兩個)產生混合的信號，每個信號組合成源信號的加權和。在從說話者傳送到麥克風期間每個源信號以某個未知量被延遲和衰減，它與其它源信號的延遲和衰減的分量混合。由源信號的多次反射產生的多路徑信號還與直達的源信號混合。這是一般稱為「雞尾酒會」問題，因為一個人一般希望收聽單個聲源而濾除其它的幹擾源，包括多路徑信號。
信號處理技術領域的技術人員已渴望解決盲目源分離問題，因為它們廣泛應用於許多通信領域。例如，在蜂窩通信技術中，接收機必須消除多路徑信號以避免不可接受的幹擾電平。
Jutten和Herault兩人首先介紹一種具有自適應分離能力的簡單的神經網絡(「Space or Time Adaptive Signal Processing by Neural Network Modules」，Neural Networks for Computing，Snowbird，UT，J.S.Denker，Ed.，AIPConference Proceedings 151，pp.207-211，1986)。Jutten-Herault網絡的詳細討論參見Pierre Comon等人的文章「Blind Separation of Sources，Part IIProblemStatement」，Signal Processing 24(1)，PP.11-20(1991)。Comon等人通過搜索通過管道的隨機迭代的N個功能的公共零來觀察Jutten-Herault網絡功能。Comon等人指明Jutten-Heraalt網絡依賴於假定的混合信號的獨立性，它是從僅僅在所混合的信號是源信號的線性組合時的獨立源信號的假定得出的。Common等人指出，引入任何非線性改變了要求對具有幾個變量的非線性方程式的超定系統的解法的問題。
一般地，現有技術涉及瞬時混合而不處理延遲的和濾波的信源。例如，Platt和Faggin已提出一個網絡，修改了Jutten-Herault網絡以便估計時延矩陣，同時估計Jutten-Herault網絡的混合矩陣(「Superimposed and Delayed」，Advances inNeural Information Processing Systems，Vol.4，Morgan-Kaufmann，SanMateo，Calif.，1992)。Platt和Faggin已提出一種新網絡用以分離或者與時延混合或者通過濾波的源信號。但是，Platt和Faggin還指，學習技術有多個穩定狀態，而且除實驗外他們不能預測解決方法(即分離源信號)的關鍵點。
在實際環境條件下工作的盲目信源分離系統有很多應用陣列處理，在存在噪聲時的話音信號增強，在電話會議情況下發言人分開(雞尾酒會問題)，消除多路徑混響失真，減少碼間幹擾等等。目前的算法都具有缺點，使它們不能成功地應用於許多實際的環境情況，如寬帶音頻記錄。
因此，在實際環境條件下工作的盲目信源分離系統是很需要的。
本發明的目的是提供一種新的和改進的盲目信源分離系統。
本發明的另一個目的是提供在實際環境條件下工作的一種新的和改進的盲目信源分離系統。
本發明的再一個目的是提供具有處理已互相延遲的信源的能力的一種新的和改進的盲目信源分離系統。
本發明的又一個目的是提供能夠分離包括由環境引起失真的信源的多路徑復份的和的信源的一種新的和改進的盲目信源分離系統。
利用從包括源信號分量的同等數量的混合信號中恢復源信號的新穎方法可以至少部分解決上述問題和其它問題並實現上述目的以及其它的目的。作為該方法的第一步，信道1和2的已混合信號乘以信道1和2的自適應加權分別產生信道1和2乘積信號。信道1的已濾波反饋信號從信道2的近似信號產生，而信道2的已濾波的反饋信號從信道1的近似信號產生。信道1的已濾波反饋信號加到信道1的乘積信號產生信道1近似信號，信道2的已濾波反饋信號加上信道2的乘積信號產生信道2的近似信號。非線性函數應用於近似信號產生輸出信號。自適應加權和已濾波的反饋信號調節到使信道1和信道2輸出信號的熵值最大。
在本發明的優選實施例中，信道1的混合信號乘以信道1的自適應加權產生信道1乘積信號的步驟包括將信道1的混合信號乘以與一系列不同延遲相關的一系列不同的加權並且進行求和產生信道1乘積信號；而信道2的混合信號乘以信道2的自適應加權產生信道2乘積信號的步驟包括將信道2的混合信號乘以與一系列不同的延遲相關的一系列不同的加權並且進行求和產生信道2乘積信號。產生信道1已濾波反饋信號的步驟包括將信道2的近似信號乘以與一系列與不同延遲相關的一系列不同的加權並求和產生信道1已濾波反饋信號，而產生信道2已濾波反饋信號的步驟包括將信道1近似信號乘以與一系列不同延遲相關的一系列不同的加權並求和產生信道2已濾波反饋信號。
參見附圖

圖1是說明盲目信源分離問題的半圖解表示；圖2表示在圖1的結構中出現的幾個簡化的波形；圖3是現有技術盲目信源分離系統的簡化方框圖解圖；圖4表示圖3的結構中出現的幾個簡化的波形；圖5表示根據本發明的盲目信源分離系統的簡化方框/圖解圖；和圖6表示根據本發明的盲目信源分離系統的另一個簡化方框/圖解圖。
參見圖1的簡化表示可更清楚地知道盲目分離信源的基本問題。在下面所用的具體實例中，信源是代表聲音的信號，但是應該懂得，源信號可以是可被檢測和處理的任何信號，諸如光信號、音頻信號、RF信號、振動測量或可能包括串音或類似類型的幹擾的任何系統。在圖1中，盲目信源分離系統可以是包含(在這時)未知分量的傳統黑匣子10。一對麥克風11和12提供兩個輸入到黑匣子10，這兩個輸入是從兩個分離的獨立信源S1和S2得到。麥克風S1提供第一混合信號a11S1+a12S2，而麥克風S2提供第二混合信號a21S1+a22S2。正如所知道的，混合信號中的「a′S」代表某個未知的固定幅度。黑匣子10隻有獲得這兩個輸入信號而且必須將它們分離為兩個原始信號S1和S2。
在一個極簡單的例子中，源信號S1和S2在圖2中分別以脈衝(矩形波)13和14表示，脈衝14是負的或與脈衝13相反。加在黑匣子10的第一輸入的第一混合信號以波形15表示，它包括脈衝13的一部分(等於1)和脈衝14的一部分(在這個簡化的例子中等於一半)。類似地，黑匣子10的第二輸入以波形16表示，包括脈衝14的一部分(等於1)和脈衝13的一部分(等於一半)。因此得出，黑匣子10必須從上信道中的脈衝13的該部分中減去脈衝14的一部分以得到純的源信號S1。而且，黑匣子10必須從下信道中的脈衝14的該部分中減去脈中13的一部分以得到純的源信號S2。如果從脈衝13及脈衝14的所述部分分別減去的脈衝14及脈衝13的所述部分是完全正確的，將在黑匣子10的輸出得到純的源信號。但是，問題是要找出確定何時的輸出被分離的準則。
最近，Bell和Sejnowski敘述了盲目信源分離的一個可能的準則是交互信息(A.J.Bell和T.J.Sejnowski，「Blind Separation and Blind DeconvolujionAnInformation Theoretic Approach」，Proc.ICASSP，PP.3415-3418，Detroit Mi，May 9-12，1995和A.J.Bell和T.J.Sejinowski，「An Information-maximization Approach to Blind Separation and Blind Deconvolution」，TechnicalReport INC-9501，USCD，Institute for Neural Computation，Feb.1995)。Bell和Sejnowski的盲信源分離系統的簡化方框/圖解圖示於圖3。
具體地參見圖3，兩個傳感器19和20分別從未知信源接收以X1和X2表示的兩個混合信號。混合信號X1乘以加權W11並加在求和電路21。混合信號X1還乘以另一個加權W12並加在求和電路22。類似地，混合信號X2乘以加權W22並加在求和電路22。混合信號X2還乘以另一個加權W21並加在求和電路21。偏置加權W01和W02也分別加在求和電路21與22以調節和的平均值。然後求和電路21與22的輸出信號分別加在輸出電路23和24，然後使它們通過一個非線性函數並供給分離的源信號Y1和Y2。
Bell和Sejnowski建議通過使失量Y(t)＝g(u(t))的分量之間的交互信息最小化來得到各個加權(W)，其中u是矢量或從求和電路21和22來的輸出信號，而g是一個非線性函數近似於信源的累積密度函數。Bell和Sejnowski表明對於正峰態信號(像話音)，使Y的分量之間的交互信息最小化等於Y熵值最大化，可寫成H(Y)＝-E[In(fy(Y)]，其中fy(Y)表示Y的概率密度函數。利用｜J｜表示整個淨值(the whole net)的雅各比(the Jacobian)行列式的確定可寫為fx(X)/｜J｜(雅可比行列式是具有
項的一個矩陣)。最大化輸出信號的熵導致最大化E[ln｜J｜]，使用X(t)和Y(t)而不使用期望值又可得到以下峰態斜率上升規則
ΔW∝(1-2y(t))x(t)T+[WT]-1，Δwo∝1-2y(t).為了導出上述適用規則，使用g(Y)＝1/(1+e-Y)作為非線性函數以近似該累積密度函數。
應用上述方案和Jutten-Herault算法到實際環境條件存在著幾個障礙。這些障礙包括噪聲對成功的學習分離解決方法的影響，可能的未知數量的信源(特別是噪聲源)，和源信號是固定的假定。最值得注意的是同時混合信源的假定。在任何實際環境記錄中，通過媒介的信號的傳播不是瞬時的(像聲音通過空氣或水)，在混合信號中的信源之間存在相位差。這在圖4的幾個簡化的波形中示出。信源13和14(前面已結合圖2敘述了)混合產生第一和第二混合信號25和26。但是，在這個例子中與信號13混合的信號14的部分被延遲某個未知量。類似地，與信號14混合的信號13的部分被延遲某個未知量。從波形27和28可以看到，由於混合信號的線性組合不能取得分離的信源。目前的盲目信源分離系統不能容忍這些延遲。相關的問題是信號的多路逕到達。一般地，每個傳感器不只是觀察源信號的本身復份，而且觀察由環境例如由房間的脈衝響應引起的失真的多路徑復份的和。
現在參見圖5，示出根據本發明盲目信源分離系統30簡化的方框/圖解圖。為了理解系統30操作，假定有兩個信源Y1和Y2以及它們的兩個混合信號X1和X2。當然應懂得，下面的敘述可推廣到任何數量的信源和它們的混合信號。信道1的混合信號X1被乘以信道1的自適應加權W1產生信道1乘積信號，它加被到求和電路32。而且，信道2混合信號X2被乘以信道2自適應加權W2產生信道2乘積信號，它被加到求和電路33。如前面所說明的，偏置加權W01和W02也分別加在求和電路32和33，雖然在某些具體例子中這些信號可被忽略或插入其它分量中。
求和電路32和33的輸出信號分別是近似信號u1和u2，這些信號用於產生濾波反饋信號，然後這些濾波的反饋信號分別加到求和電路32和33。在這個具體的實施例中，信道1的濾波反饋信號是通過將信道2的近似信號u2延遲一個延遲量d12並將該延遲的信號乘以加權W12產生的。類似地，信道2的濾波反饋信號是通過將信道1的近似信號u1延遲一個延遲量d21並將該延遲的信號乘以加權W21產生的。近似信號u1和u2也加到輸出電路35和36，它們通過一個S型函數產生信道1和信道2輸出信號Y1和Y2。這些輸出信號用於調節電路37中調節信道1自適應加權W1，信道1濾波的反饋信號、信道2自適應加權W2和信道1與2的反饋加權以及延遲以最大化信道1與信道2輸出信號Y1與Y2的熵，因而恢復第一源信號為輸出信號X2和恢復第二源信號為輸出信號Y2。
因此系統30計算以下式子，式中Ui在非線性化之前的輸出，而Woi是偏置加權u1(t)＝w1x1(t)+w12u2(t-d12)+w01u2(t)＝w2x2(t)+w21u1(t-d21)+w02y1(t)＝g(u1(t))y2(t)＝g(u2(t))式中g是對數函數g(U)＝1/(1+e-u)。g也稱為S形函數。
輸出Y1和Y2之間的交互信息是通過使輸出的熵最大化來使之最小化的，它等於最大化E[ln｜J｜]。這時網絡的雅備比行列式為|J|=y1y2x1x2-y1y2x2x1=y1y2D]]>ln|J|=ln(y1)+ln(y2)+ln(D)-----(1)]]>where D=(u1u2x1x2-u1u2x2x1)=w1w2,y1=y1u1,andy2=y2u2]]>這時網絡的每個參數的自適應規則可通過計算相應那個參數的In｜J｜的梯度得到。對於W1得到如下w1ln|J|w1=1y1y1w1+1y2y2w1+1DDw1------(2)]]>對於對數函數
因此，偏微分為y1w1=y1y1u1y1u1w1=(1-2y1)y1x1,]]>y2w1=y2y2u2y2u2w1(1-2y2)y2O=0,]]>Dw1=(w1w2)w1w2.-----(3)]]>從上面的(2)式(類似地對於W2)，W1的自適應規則如下
Δw1∝(1-2y1)x1+1/w1，Δw2∝(1-2y2)x2+1/w2， (4)偏置自適應為Δwoi∝1-2yi.這些加權和偏置的規則是定標和移位該數據，以使通過S形函數g的信息最大。
對於W12偏微分為y1w12=y1y1u1y1u1w12=(1-2y1)y1u2(t-d12),]]>y2w12=y2y2u2y2u2w12=(1-2y2)y2O=0]]>Dw12=(w1w2)w12=0]]>因此W12的自適應如下(類似地對於W21)Δw12∝(1-2y1)u2(t-d12)，Δw21∝(1-2y2)u1(t-d21)， (6)這些規則以延遲dij解相關(decorrelate)從其它信源來的目前靜噪的輸出，這等效於分離。注意，在式(5)和(6)中，u1和u2的時間標以括號給出，而對於所有其它變量，時間被隱含地認為是t。從式(1)開始的所有偏微分也在時刻t導出，這就是為什麼它不需要擴展交叉偏微分遞歸地向後到時間。
對於延遲d12的偏微分為y1d12=y1y1u1y1u1d12=(1-2y1)y1w12(-u2(t-d12)),]]>y2d12=y2y2u2y2u2d12=(1-2y2)y2O=0,]]>Dw12=(w1w2)w12=0,----(7)]]>這利用以下事實u2(t-d12)d12=ddt(-u2(t-d12))=-u2(t-d12)]]>對於這些延遲的自適應規則如下(而且，僅僅u1的時標被明確地寫入)Δd12∝-(1-2y1)w122(t-d12)，Δd21∝-(1-2y2)w211(t-d21)，(8)值得注意的是每個適應規則是局部的，即採用該網絡分支中的加權和延遲，僅僅需要該分支進入和出去的數據。因此N混合的一般化可簡單地替換在式(6)和(8)中1和2的其它標記和求和這些項來進行。
參見圖6可看到，示出根據本發明的另一個盲目信源分離系統40的簡化方框/圖解圖。系統40分別在自適應濾波器42和43的輸入端接收混合的信號X1和X2。在這些濾波器中，信道1的混合信號X1實際上乘以與一系列不同的延遲相關的一系列不同的加權並且在自適應濾波器42中進行求和產生加到信道1求和電路43的信道1乘積信號。而且，信道2的混合信號X2實際上乘以與一系列不同的延遲相關的一系列不同的加權並且在自適應濾波器43中進行求和產生加到信道1求和電路44的信道1乘積信號。還有，如前面所說明的，偏置加權W01和W02也分別加到求和電路44和45，雖然在一些具體情況下這些信號可被忽略或裝入其它部件中。
求和電路44和45的輸出信號分別是近似信號u1和u2，它們被用於產生濾波反饋信號，然後分別加到求和電路45和44。在這個具體實例中，信道1的濾波反饋信號通過將信道2近似信號U2通過另一個自適應濾波器46產生，而u2實質上被乘以與一系列不同的延遲相關的一系列不同的加權並在在自適應濾波器46中進行求和產生加到信道1求和電路44的信道1的濾波反饋信號。同樣地，信道2的濾波反饋信號將信道1近似信號u1通過另一個自適應濾波器47產生，而u1實質上被乘以與一系列不同的延遲相關的一系列不同的加權並且在自適應濾波器47中進行求和產生加到信道2求和電路45的信道2的濾波反饋信號。近似信號u1和u2也加到輸出電路48和49，輸出電路48和49傳送u1和U2通過非線性產生輸出信號Y1和Y2。在調節電路50中使用這些輸出信號調節信道1和信道2自適應濾波器42、43、46和47，使信道1和信道2輸出信號Y1和Y2的熵最大，因此，恢復第一源信號作為輸出信號Y1和恢復第二源信號作為輸出信號Y2。
雖然自適應延遲足以滿足一些應用，但對於大多數音頻信號來說它們是不夠的。聲學環境(例如一個房間)在每個信源和麥克風之間施加不同的脈衝響應。此外，麥克風可具有不同的情況，或對於不同方向的信源至少它們的頻率響應可能不同。為了克服這些缺點，示出圖6的盲目信源分離系統，其操作通過將它製成在下面提出的旋轉混合物進行說明。為了簡化起見，示出在Z變換域中的兩個信源，但是應該懂得，這也可推廣到任何數量的信源。
X1(z)＝A11(z)S1(z)+A12(z)S2(z)，X2(z)＝A22(z)S2(z)+A21(z)S1(z)， (9)式中Aij是任何類型濾波器的Z變換，而S1和S2是信源。根據混合信號X1和X2求解信源SS1(z)＝(A22(z)X1(z)-A21(z)X2(z))/G(z)，S2(z)＝(A11(z)X2(z)-A12(z)X1(z))/G(z). (10)G(2)表示為A12(Z)A21(Z)-A11(Z)A22(Z)。這給出用於分離的前饋結構。但是，簡單的前饋結構本身不得到式(10)的解。除了分離之外，它具有使輸出變白(Whitening)的副作用。使用圖6的盲目信源分離系統40避免變白作用。
在系統40中，在非線性之前的輸出(近似信號)為U1(z)＝W11(z)X1(z)+W12(z)U2(z)，U2(z)＝W22(z)X2(z)+W21(z)U1(z)， (11)使用式(9)和(11)並且指定自適應濾波器42為W11，自適應濾波器43為W22，自適應濾波器46為W12和自適應濾波器47為W21，正確的分離和重疊合的解變為W11(z)＝A11(z)-1，W12(z)＝-A12(z)A11(z)-1，W22(z)＝A22(z)-1，W21(z)＝-A21(z)A22(z)-1，迫使W11＝W22＝1，在輸出的熵可最大而不變白信源。在這個情況下，W11和W22具有以下解
W11(z)＝1，W12(z)＝-A12(z)A22(z)-1，W22(z)＝1，W21(z)＝-A21(z)A11(z)-1.
為簡化起見，只使用兩個信源導出圖6的盲目信源分離系統40的自適應公式。在下面的式子中，Wiki表示從混合信號i到近似信號i與延遲K相關的加權，而Wikj表示從近似信號j到近似信號j與延遲K相關的加權。假定F1R濾波Wij，在時域中該網絡進行如下u1(t)=k=0L11w1k1x1(t-k)+k=1L12w1k2u2(t-k)]]>u2(t)=k=0L22w2k2x2(t-k)+k=1L21w2k1u1(t-k)]]>對於雅各比行列式，ln|J|=ln(y1)+ln(y2)+ln(D)]]>=ln(y1)+ln(y2)+ln(w101w202).]]>這時存在三種不同的情況在直接濾波器中零延遲加權，在直接濾波器中其它加權和在反饋交叉濾波器中的加權。對於所有這些情況遵循在前面導出的步驟Δwioi∝(1-2yi)xi+1/wioi，Δwiki∝(1-2yi)xi(t-k)，ΔWikj∝(1-2yi)uj(t-k).零延遲加權再次定標該數據使通過S形濾波器的信息最大，在網絡的直接分支中的其它加權解相關來自相應的輸入混合信號來的每個輸出(變化)，和反饋分支的加權在濾波器t-k的範圍內的每個時刻解相關來自所有其它信源的每個輸出Yi(近似信號Uj)(分離)。
雖然使用F1R濾波器說明這個實施例，但是本領域的技術人員懂得，可代之使用遞歸濾波器(一般稱為IIR濾波器)而且可以相同的方式導出自適應規則(如上所述)。
因此，敘述了在實際環境條件下工作的一種新穎的盲目信源分離系統。新的和改進的盲目信源分離系統具有處理已相互延遲的信源的能力，而且能夠分離包括由環境引起失真的多路徑信源副本之和的信源，這在現有技術的系統中是不可能的。
雖然業已示出和說明本發明的具體實施例，但是本領域的技術人員可進行進一步的修改和改進。因此，應該懂得，本發明不限於所示的特定形式，而且在所附的權利要求書中覆蓋了所有的修改，這些都不脫離本發明的精神的範圍。
權利要求
1.從多個混合信號中恢復同等數量多個源信號的一種方法，每個混合信號包括這些源信號分量，其特徵在於步驟信道1的混合信號乘以信道1的自適應加權產生信道1乘積信號；信道2的混合信號乘以信道2的自適應加權產生信道2乘積信號；從信道2的近似信號產生信道1的濾波反饋信號；從信道1的近似信號產生信道2的濾波反饋信號；將信道1的濾波反饋信號加到信道1乘積信號產生信道1近似信號；將信道2的濾波反饋信號加到信道2乘積信號產生信道2近似信號；將非線性函數加入信道1和信道2近似信號產生信道1和信道2輸出信號；和調節信道1的自適應加權、信道1的濾波反饋信號、信道2的自適應加權和信道2的濾波反饋信號，使信道1和信道2的輸出信號的熵最大，因而恢復第一源信號為信道1輸出信號和恢復第二源信號為信道2輸出信號。
2.根據權利要求1從多個混合信號中恢復同等多個源信號的方法，其中將信道1的濾波反饋信號加到信道1乘積信號的步驟的特徵還在於加上信道1的偏置加權，而將信道2的濾波反饋信號加到信道2乘積信號的步驟另外包括加上信道2的偏置加權。
3.根據權利要求1從多個混合信號中恢復同等多個源信號的方法，其中產生信道1的濾波反饋信號的步驟的特徵還在於延遲信道2近似信號及將所延遲的信號乘以信道1的反饋加權。
4.根據權利要求3從多個混合信號中恢復同等多個源信號的方法，其中產生信道2的濾波反饋信號的步驟的特徵還在於延遲信道1近似信號及將所延遲的信號乘以信道2的反饋加權。
5.根據權利要求4從多個混合信號中恢復同等多個源信號的方法，其中調節信道1的自適當加權和信道2的自適應加權的步驟的特徵還在於根據下式調節這些加權w1(1-2y1)x1+1w1]]>w2(1-2y2)x2+1w2]]>式中W1和W2是信道1和信道2的自適應加權；X1和X2是信道1和信道2的混合信號；以及Y1和Y2是第一和第二輸出信號。
6.根據權利要求5從多個混合信號恢復同等多個源信號的方法，其中調節信道1和信道2的濾波反饋信號的步驟進一步特徵在於根據下式調節信道1和信道2的反饋加權Δw12∝(1-2y1)u2(t-d12)Δw21∝(1-2y2)u1(t-d21)式中W12和W21是信道1和信道2的反饋加權；u1和u2是信道1和信道2近似信號；Y1和Y2是第一和第二輸出信號；以及d12和d21是信道1和信道2近似信號被延遲的量。
7.根據權利要求6從多個混合信號恢復同等多個源信號的方法，其中調節信道1和信道2的濾波反饋信號進一步特徵在於根據下式調節信道1和信道2近似信號被延遲的量Δd12∝-(1-2y1)w122(t-d12)Δd21∝-(1-2y2)w211(t-d21)式中W12和W21是信道1和信道2的反饋加權；1和2是信道1和信道2的近似信號的時間導數；Y1和Y2是第一和第二輸出信號；以及d12和d21是信道1和信道2的濾波反饋信號被延遲的量。
8.根據權利要求1從多個混合信號中恢復同等多個源信號的方法，其中信道1的混合信號乘以信道1的自適應加權和信道2的混合信號乘以信道2的自適應加權的步驟進一步特徵在於提供數字信道1和信道2混合信號和提供數字信道1和信道2自適應加權。
9.根據權利要求1從多個混合信號中恢復同等多個源信號的方法，其中信道1的混合信號乘以信道1的自適應加權產生信道1的乘積信號的步驟進一步特徵在於信道1的混合信號乘以與一系列不同延遲相關的一系列不同的加權並進行求和產生信道1乘積信號；以及信道2的混合信號乘以信道2自適應加權產生信道2乘積信號的步驟包括信號2混合信號乘以與一系列不同延遲相關的一系列不同的加權並進行求和產生信道2乘積信號。
10.根據權利要求9從多個混合信號中恢復同等多個源信號的方法，其中產生信道1的濾波反饋信號的步驟進一步的特徵在於信道2的近似信號乘以與一系列不同延遲相關的一系列不同加權並進行求和產生信道1的濾波反饋信號，和產生信道2的濾波反饋信號的步驟包括信道1的近似信號乘以與一系列不同延遲相關的一系列不同加權並進行求和產生信道2的濾波反饋信號。
全文摘要
一種從同等數量的包括源信號分量的混合信號中恢復源信號。信道1和2混合信號被乘以信道1和2自適應加權分別地產生信道1和2乘積信號。信道1的濾波反饋信號從信道2近似信號中產生，信道2的濾波反饋信號從信道1近似信號中產生。信道1的濾波反饋信號被加到信道1乘積信號上產生信道1近似信號，而信道2的濾波反饋信號被加到信道2乘積信號上產生信道2近似信號。非線性函數加到近似信號產生輸出信號。自適應加權和濾波反饋信號被調節使輸出信號的熵最大。
文檔編號G10L15/20GK1154016SQ96120890
公開日1997年7月9日 申請日期1996年12月11日 優先權日1995年12月12日
發明者卡裡·託卡拉 申請人:摩託羅拉公司