《人工神经网络与盲信号处理》

资 源 简 介

《人工神经网络与盲信号处理》

详 情 说 明

人工神经网络(ANN)是一种模仿生物神经系统结构和功能的计算模型，通过大量简单的处理单元(神经元)相互连接构建而成。它具备强大的自学习和自适应能力，能够从数据中提取复杂的非线性关系，因此在模式识别、函数逼近等领域有广泛应用。

盲信号处理(BSS)是指在缺乏先验知识的条件下，仅根据观测到的混合信号分离出源信号的技术。典型的场景包括"鸡尾酒会问题"——如何在嘈杂环境中分离特定说话者的语音。传统方法依赖对信号特性的假设，而神经网络通过数据驱动的方式突破了这一限制。

二者的结合呈现出显著优势： 特征自动提取：神经网络可无监督地学习混合信号的特征表示，避免了手工设计特征的局限性 非线性建模：多层网络能捕捉混合过程中的复杂非线性关系，这对实际场景中的卷积混合等情况至关重要 端到端优化：通过反向传播算法，整个分离系统可以端到端地联合优化，提升分离性能

典型应用包括脑电信号去噪、无线通信中的信道分离等。当前的研究前沿集中在结合注意力机制的长序列处理，以及利用生成对抗网络(GAN)提升分离信号的真实感。随着计算硬件的进步，这类方法正在向实时处理方向发展。