盲信号分离
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盲信号分离(信号分离,盲信号源分离)指的是从多个观测到的混合信号中分析出没有观测的原始信号。通常观测到的混合信号来自多个传感器的输出,并且传感器的输出信号独立(线性不相关)。盲信号的“盲”字强调了两点:1)原始信号并不知道;2)对于信号混合的方法也不知道[1]。最常用在的领域是在数字信号处理,且牵涉到对混合讯号的分析。盲信号分离最主要的目标就是将原始的信号还原出原始单一的讯号。一个经典的例子是鸡尾酒会效应,当许多人一起在同一个空间里说话的时候,听者可以专注于某一个人说的话上,人类的大脑可以即时处理这类的语音讯号分离问题,但是在数位语音处理里,这个问题还是一个困难的问题。
盲信号分离在早期时集中于研究时间讯号,像是声音,然而,盲信号分离目前已经可以应用在多维度的资料上,例如图片和张量这类不含时间维度的数据。
这个问题到目前为止还没有很好的解决方案,但是在一些特定的情况下,有一些很有用的解决方式。例如,当时间没有延迟的时候,我们可以采用主成分分析或独立成分分析。尽管这个问题已经有许多解决方式,科学家们仍然在持续对其进行研究。