分别运行本文算法和文献[6]的改进ICA2R算法提取图中的第二个源信号.本文算法大部分时候结果3次迭代收敛,平均所需的时间为0.0032s;而文献[6]中的算法需要0.2296s.本文算法得到的平均pSNR约30dB;而文献[6]的算法约60%的实验pSNR超过22dB.这表明本文算法提取效率和质量都非常高.3.2 实验2:ECG信号
号S1和S2如图2(b)所示.
3.3 实验分析
采用文献[6]的算法处理实验1中的数据,阈值参数只要稍微变动,算法就不收敛.以上给出的都是迭代5次的结果,这表明算法收敛非常快.仿真实验表明若阈值参数取值适当,算法能取得很好的分离效果;但理论分析和大量的仿真实验表明,一旦阈值参数稍微偏离最优值,算法甚至不会收敛.针对合成数据和实际的ECG数据的仿真实验表明,算法收敛非常快、盲源提取的效果非常好.
参
考
文
献
[1]CichochiA,AmariS.Adaptiveblindsignalandim2
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仿真实验采用文献[7]所用的由D.DeMoor
发布的数据[9],如图2(a)所示.为250Hz,记录时间为10,.胎儿心电图(FEC
G)(MECG)
图2 实验2中的信号
信号的参考信号r1和r2由窄的脉冲序列组成,
如图2(a)所示.由生理知识,胎儿的心率大约为120次/min,或者说大约0.5s跳动1次,在10s的记录时长中大约有20个脉冲,基于这个先验知识观察X1中的次峰(幅度第二大的峰),它们正是胎儿的心跳,由这些峰值点的位置很容易得到如图2(a)中的参考信号r1.同样可以得到参考信号r2.分离出的胎儿心电图信号和孕妇心电图信