盲信号分离

背景介绍

ICA（Independent Component Analysis，独立分量分析）是一种非常重要的信号处理技术，它的主要思想是将多个混合的信号分离成独立的信号源，广泛应用于信号处理、语音分离以及图像处理等领域。例如：在一个音乐舞会中，人们随着背景音乐翩翩起舞，技术人员能够通过ICA技术，利用多组录音设备还原人们谈话的内容~；在车载系统中，我们能够通过ICA技术，分离出发动机的噪声信息，最终通过主动降噪技术提供人们的驾驶体验；在脑电信号处理中，我们能够通过ICA技术分离EOG、ECG以及EMG噪声信号。本文章对盲信号分离技术的原理进行归纳汇总，具体如下图所示：

图1 盲信号分离技术的背景

数学原理

本部分对ICA算法的数学原理进行介绍，该算法通过一个线性变换将混合信号转换成相互独立的未知信号源。设混合信号为x，独立信号源为s，则有以下公式：

其中s表示独立的信号源（背景音乐，说话声）。依据前人的研究成果，解混合矩阵W需要使得分离后的信号源s尽可能保证相互独立，转化为数学表达式为使得最优化目标函数J(W)最小：

其中，g(·)是一个非高斯性度量函数，f(·)是一个线性变换函数，E[·]是期望运算符，W为待求的正交矩阵，|W|为行列式的值。

FastICA是一种常用的独立成分分析算法，可以用于数据降维、信号处理和机器学习等领域，具有计算简单、收敛速度较快、鲁棒性好以及占用内存小等优点。

本篇文章中，我们将介绍FastICA的优化目标及迭代过程。FastICA算法的本质属于目标函数+优化算法，具体求解的思路为：通过迭代的方式，不断更新满足J(W)最小化的W矩阵。迭代过程中，先随机初始化W矩阵，然后进行投影，计算非高斯性度量函数G(y)，并根据G(y)的导数更新W矩阵。如果达到了预先设定的收敛条件，就停止迭代，输出分离后的信号源，具体程序代码为：

 clear all;clc

% 读入数据
signal = load('shujudata.mat');
signal = signal.shujudata1;

% 对信号进行EMD分解
[imf,residual] = emd(signal,'Display',0,'MaxNumIMF',4);
time=(0:1:length(signal)-1)/256;

% 对IMF成分进行ICA分析
[icasig, A, W] = fastica(imf');

% 独立成分与原始数据矩阵进行乘积运算   (AB)' = B'A'  imf=A*icasig  
reconstructed_EEG = (icasig' * A');
reconstructed_signal = sum(reconstructed_EEG,2)+ residual;

% 绘制原始信号和重构信号
figure
subplot(2,1,1)
plot(time,signal)

title('原始信号')
subplot(2,1,2)
plot(time,reconstructed_signal)
title('重构信号')

应用案例

ICA算法在脑电信号处理领域得到了广泛应用，可以有效地去除伪迹，提高信号的质量。本文章中，我们在纯净的EEG信号中掺杂一些噪声信号，后续分别采用FIR滤波和eemd+ICA算法对数据进行处理，具体处理的结果如下图所示：

图2 FIR滤波对信号处理的结果

图3 EEMD+ICA对信号处理结果