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测控技术与仪器 论文
地震灾害救助系统中声波／振动信号的分离
摘要：从独立分量分析（ICA）的原理和算法入手，用傅立叶和ICA对实际测得的地震灾
害救助系统中的声波／振动信号进行分离。从分离的结果看，ICA在复杂信号的分离中更
具优越性。
关键词：独立分量分析（ICA） 傅立叶 声波／振动信号 分离
实际应用中，希望在未知源信号的情况下，从已有混合信号中分离出需要的源信号，
为此，人们研究了盲信源分离ＢＳＳ（Ｂｌｉｎｄ Ｓｏｕｒｃｅ
Ｓｅｐａｒａｔｉｏｎ）方法。盲信源分离是指在信号的理论模型和源信号无法精确获
知的情况下，从混迭信号（观测信号）中分离出各源信号的过程。独立分量分析ＩＣＡ
（Ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ
Ａｎａｌｙｓｉｓ）是近年来由盲信源分离技术发展来的多道信号盲信源分离方法。对
它的研究已成为信号处理领域的一个热点。ＩＣＡ在本文运用到了一个新的领域——地震
救援的声波／振动信号的分离。
由于地震后，会有活着的人被埋在废墟中。他们通过各种方式发送信号，希望得到援
助。研制开发声波／振动生命探测定位仪的基本目的是发现幸存者的移动、敲击、刮擦
和呼喊等表示他们依然活着的信号。技术上，就是通过高灵敏的传感器，探测分析通过
固体或空气传播的表示生存的微弱振动信号。
对于一个传感器接收的只是一个信号的情况，比较容易处理。但是，当同一传感器接
收到不同呼救者传来的信号时，就要对接收的信号进行分离。即把不同的呼救者传来的
信号分开，以便通过数学计算，确定呼救者（即振源）的位置（或方向）。
１ ＩＣＡ的理论基础
噪声的存在使源信号的恢复变得困难，所以应先对混合信号去噪。即根据测量结果，
得出在不同介质中传输的信号的频率，进而去掉噪声部分，进行预处理。
１．１ 预处理
实际上，独立分量分析是一种优化问题，即如何使分离出的各独立分
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