盲信號分離

盲信號分離 （ 信號分離 ， 盲信號源分離 ） 指的是從多個觀測到的混合信號中分析出沒有觀測的原始信號 。 通常觀測到的混合信號來自多個傳感器的輸出 ， 並且傳感器的輸出信號獨立 （ 線性不相關 ） 。 盲信號的 “ 盲 ” 字強調了兩點 ： 1 ) 原始信號並不知道 ； 2 ) 對於信號混合的方法也不知道 。 最常用在的領域是在數位訊號處理 ， 且牽涉到對混合訊號的分析 。 盲信號分離最主要的目標就是將原始的信號還原出原始單一的訊號 。 一個經典的例子是雞尾酒會效應 ， 當許多人一起在同一個空間裏說話的時候 ， 聽者可以專注於某一個人說的話上 ， 人類的大腦可以即時處理這類的語音訊號分離問題 ， 但是在數位語音處理裏 ， 這個問題還是一個困難的問題 。 盲信號分離在早期時集中於研究時間訊號 ， 像是聲音 ， 然而 ， 盲信號分離目前已經可以應用在多維度的資料上 ， 例如圖片和張量這類不含時間維度的數據 。 這個問題到目前爲止還沒有很好的解決方案 ， 但是在一些特定的情況下 ， 有一些很有用的解決方式 。 例如 ， 當時間沒有延遲的時候 ， 我們可以採用主成分分析或獨立成分分析 。 儘管這個問題已經有許多解決方式 ， 科學家們仍然在持續對其進行研究 。