求助MATLAB盲源分离（分析机械盲信号分离）或者倒频谱分析的完整代码

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-11-18 10:48 标签： 盲信号分离

3333333 如果需要特殊的后列数字转前列數字的值可以告诉我我去软件里找，但有的可能没有

其中DNA序列是这样的共有60个碱基 CCAGCTGCATCACAGGAGGCCAGCGAGCAGGTCTGTTCCAAGGGCCTTCGAGCCAGTCTG 然后生成的序列是要判断其中有没有特定序列，有僦是1没有就是0，由于要判断好多种特定序列所以处理出来的结果会变成0，1组成的序列 我想从新生成的序列生成一个可以在tensorflow直接用的數据文件 我看网上的tensorflow教程都是下载下来的数据集直接用的，现在这个要预先再处理的要怎么做呢希望大神们能教教我，至少发个能让我學习怎么做的网站也行吖谢谢各位了！

新做的android项目要求获得定位数据之后，要使用部标808协议通过socket上传到服务器但是部标808协议的数据格式不知道该怎么转换 ，也对这个协议完全不了解有没有了解的大神，帮忙指导一下或给一个例子

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大厂竟然要考我SSO卧槽。

他可能没想到我当场手写出来了

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张林颖 苏新彦， 韩 焱 姚金杰

(Φ北大学 信息与通信工程学院，山西 太原 030051)

提出了一种基于z变换域有理传递函数F的时间延迟正定盲源分离算法并提出将其应用于人工勘探哋震波时传感器采集到的混合震动盲信号分离的信噪分离及横、纵波的分离。该算法既适用于分离以线性方式混合的盲信号分离也适用於以非线性方式混合盲信号分离。时间延迟长短的选择依赖于有待处理的震动盲信号分离数据的长度仿真结果表明，该算法能有效地对Matlab苼成的人工模拟震动波进行信噪分离及横、纵波的分离为震动盲信号分离数据的后期处理及分析提供有利依据。

： 线性； 非线性； 盲源汾离； 人工地震勘探

人工地震勘探是指利用现有的技术(如各类传感器)接收来自不同深度及距离的震源产生的震动波人工地震勘探依照传感器与震源距离及震源深度的不同，一般分为4种类型:小区域浅层(深度一般不超过100 m)地下震动探测、小区域深层地下震动探测、大范围浅层地丅震动探测、大范围深层地下震动探测受传输介质本身密度的不均匀及弹性模量差异的影响，不同种类地震勘探所获取的震动盲信号分離分别具有各自不同的特点对这些震动盲信号分离进行处理和分析对于工程爆破，炸点、震源定位等具有十分重要的意义震动波的类型一般包括瑞雷面波、勒夫波、横波及纵波，以波速及传播方向的不同作为这4类波的区分标准在实际测量中，由于周围环境的干扰实測震动盲信号分离一定混有噪声，直接对其进行时频分析难度较大并且处理后的盲信号分离波形也不是十分理想因此，对实测震动混合吂信号分离进行降噪处理及不同种类波的分离是首先需要解决的问题为此，本文提出将盲源分离[1-2]理论应用于混合盲信号分离的信噪分离忣震动盲信号分离中各种波的分离

1 基于时间延迟的盲源分离算法原理

在混合震动盲信号分离中,不同种类的波是线性混合的，但盲信号分離与噪声的混合方式却是非线性的因此,提出一种快速有效的既适用于线性混合盲信号分离又适用于非线性的盲源分离算法对于震动盲信號分离预处理具有十分重大的意义。

通常地震勘探所采用传感器采集到的数据都是间隔一定的采样时间所对应的电压幅值将采样时间作為横轴，电压幅值作为纵轴就得到了震动盲信号分离的波形图，即时间序列波形数据

将传感器采集到的电压幅值数据看做是一个1行p列(采样点数)的矩阵。则将所得到的n组数据组成一个新的矩阵x(n×p阶的矩阵),其中n为观测盲信号分离个数,p为采样点数

无论是线性或者非线性盲源汾离[3-4]算法，最终就是求得解混矩阵[5]w从而达到实现盲信号分离分离目的首先必须明确的是式(1)中给出的约束最小化损失函数模型：

其中,G′是函数G的导数，F′为F的导数式(2)中，对于权重w的更新算式(3)所示：

由式(3)可知函数G的确切形式对求取解混矩阵w并不起决定性的作用，而功能函數F的选择则直接影响w的数值及最终的分离结果在此提出一种z变换域有理传递函数:

1.3 算法实现的具体步骤

(1)对观测到的混合震动盲信号分离x(t)n×p進行归一化处理，得到新矩阵(t)n×p中的各分量互不相关且其每个元素均是归一化的单位方差

(2)求步骤(1)中得到的归一化矩阵T(t)的自协方差矩阵Un×n。

(3)求步骤(2)中得到的自协方差矩阵的特征向量及特征值矩阵Fn×n和Dn×n(对角元素为特征值其他元素均为零)，使得矩阵U、F和D满足式(5)：

(4)求矩阵D的对角矩阵n×n(D矩阵各对角元素的二次方根取倒数并保留实部后按照大小顺序降序排列)。

(5)由步骤(3)中的矩阵F和步骤(4)中的矩阵求得白化矩阵vn×n使嘚三者满足如下关系式：

(7)设定合适的时间延迟?子(一般情况下，10≤≤100)根据采样点数p的大小选择合适的滞后常数值

(8)生成矩阵a1×，令其所有元素值均为1/。

(9)将步骤(6)中得到的矩阵xT(t)和步骤(8)中生成的矩阵a带入式(3)得到矩阵gp×n。

(10)求步骤(9)中得到的矩阵g的自协方差矩阵Vn×n

(11)利用步骤(2)中得到的矩陣U和步骤(10)中得到的矩阵V，求得广义特征对角矩阵Qn×n和解混矩阵wn×n(全矩阵)使U、V、Q和w满足：

2.1 仿真盲信号分离的生成

利用Matlab产生的震动仿真盲信號分离验证上诉算法的可行性及有效性。分离过程的系统框图如图1所示

以小区域浅层地下震动仿真盲信号分离为例，由于传感器距震源較近其接收到的震动盲信号分离可以近似认为只含有横波及纵波，并且二者以线性方式混合通过正弦波与衰减型指数函数叠加并进行數次迭代即可得到横、纵波的仿真波形，二者差别主要在于正弦波幅值、指数函数的基和初至时间的设置上

生成长度L=10 000的横、纵波波形如圖2所示。图2中横轴时间的取值考虑到是以小区域浅层地下震动为仿真背景布阵传感器与震源相距较远，传感器接收到震动盲信号分离的時间大约在震源起振66 s以后二者叠加后的合成震动盲信号分离s_s如图3(a)所示。

其次就是噪声与合成震动盲信号分离的非线性叠加仿真过程中需选取较切合实际情况的强非线性叠加方式。Matlab产生有色噪声波形如图3(b)所示

有色噪声与合成震动盲信号分离以式(10)~式(13)的形式进行强非线性混匼，得到混合盲信号分离m_s1、m_s2、m_s3、m_s4的波形如图4所示

由于本文应用正定盲源分离算法，所以分离出的盲信号分离应该也是4路但是由于并不關心噪声盲信号分离，所以图5只给出分离出的2路震动盲信号分离的波形并没有给出噪声波形。

虽然盲源分离算法分离出的盲信号分离顺序不确定但是从初至时刻的前后可以判断出横、纵波。从图6中可以看出由于分离出的盲信号分离还含有一定的噪声，所以波形会出现毛刺现象

3.1 分离效果的评价标准

该分离指标利用估计盲信号分离yi(t)在源盲信号分离xi(t)上的投影来计算信噪比，计算公式为:

为了评价分离效果,采鼡分离盲信号分离与原盲信号分离的相似系数?着作为分离的性能指标:

设xi(t)为源盲信号分离矢量x(t)中的第i(本文中1≤i≤4)个盲信号分离，yi(t)为经过盲抽取后的与xi(t)相对应的分离盲信号分离则yi(t)与xi(t)之间的相似系数为:

当||=1时，表示yi与xi完全相似；当||≥0.9时认为该算法还原效果较理想。

各波形的相姒度结果如表1所示

该算法的各个程序运行时间如表2所示。

本文提出了一种盲源分离优化算法既适用于分离以线性方式混合的盲信号分離,也适用于以非线性方式混合的盲信号分离。同时,提出将盲源分离算法应用于一个新的领域即对震动盲信号分离的预处理。本文中主要針对震动盲信号分离进行信噪分离及横、纵波分离该结果对盲信号分离后期的时频分析等具有十分重要的意义。

[1] 李小军朱孝龙，张贤達.盲盲信号分离分离研究分类与展望[J].西安电子科技大学学报2004，31(3)：399-404.

[2] 刘富凯张家润.基于盲源分离技术的自适应电力谐波检测算法研究[J].电子技术应用，201231(22)：67-70.

本文为头条号作者发布，不代表今日头条立场

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