【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及信号处理领域，尤其涉及一种多层扩散模型与ica结合的信号处理方法及系统。
技术介绍
1、时序信号分离是信号处理领域的一个重要问题，尤其在生物医学信号处理（比如脑电信号处理、心电信号处理、肌电信号处理等）分析方面具有广泛应用。目前，独立成分分析（ica）是时序信号分离的一种常用方法，它通过对信号进行线性变换，以最大化各成分之间的独立性，从而实现信号的初步分离。然而，ica方法在处理含有复杂噪声或干扰的时序信号时，分离效果往往不够理想。
2、近年来，基于深度学习的扩散模型，如ddpm（denoising diffusionprobabilistic models）等，在信号去噪和增强方面取得了显著进展。这些模型通过逐步添加噪声到数据中，然后学习从噪声中恢复出原始数据的过程，实现对数据的去噪和增强。然而，单独使用扩散模型进行时序信号分离也存在一定局限性，如可能无法完全分离出所有独立成分。
技术实现思路
1、本专利技术的主要目的在于解决现有技术中存在时序信号分离效果不够理想的问题。一种多层扩散模型与ica结合的信号处理方法，包括以下步骤：
2、构建一多层扩散模型，其中每一层都对应一个不同粒度级别；
3、在每一层扩散模型中，对添加噪声的原始信号使用扩散模型进行降噪处理，得到降噪后的信号；
4、应用ica对所述降噪后的信号进行信号分离，得到分离后的独立信号成分；
5、将各层分离后的独立信号成分进行融合，得到纯净信号。p>
6、作为一种优选的技术方案，所述构建一多层扩散模型，其中每一层都对应一个不同粒度级别，包括：
7、构建多层扩散模型，确定层数n=3，每层对应的粒度级别分别为粗粒度、中粒度和细粒度。
8、作为一种优选的技术方案，所述在每一层扩散模型中，对添加噪声的原始信号使用扩散模型进行降噪处理，得到降噪后的信号，包括：
9、在第i层（i=1,2,...,n）中，通过逐步添加噪声的过程，将原始信号转换成易于处理的噪声形式，设原始信号为x，加噪后的信号为 x1(noisy)，则加噪过程可以表示为：
10、
11、其中，σi为第i层的噪声标准差，n为随机噪声。
12、（3）在第i层中，使用扩散模型的反向生成过程逐步去除噪声，恢复出降噪后的信号 xi(denoised)。反向生成过程可以表示为：
13、
14、其中，fi为第i层的降噪函数。
15、作为一种优选的技术方案，所述应用ica对所述降噪后的信号进行信号分离，得到分离后的独立信号成分，包括：
16、将降噪后的信号 xi(denoised)作为ica的输入，构建混合信号矩阵 ai，并求解逆变换矩阵 wi，使得分离后的信号矩阵 si= wi· ai中的各个信号是相互独立的。
17、作为一种优选的技术方案，所述将各层分离后的独立信号成分进行融合的方法为加权平均或最大后验概率估计。
18、本专利技术第二方面提供了一种背结合扩散模型与ica的时序信号分离迭代优化系统，包括：
19、构建单元，构建一多层扩散模型，其中每一层都对应一个不同粒度级别；
20、降噪处理单元，在每一层扩散模型中，对添加噪声的原始信号使用扩散模型进行降噪处理，得到降噪后的信号；
21、信号分离单元，应用ica对所述降噪后的信号进行信号分离，得到分离后的独立信号成分；
22、融合单元，将各层分离后的独立信号成分进行融合，得到纯净信号。
23、本专利技术第三方面提供了一种电子设备，包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令，所述存储器和所述至少一个处理器通过线路互连；所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述电子设备执行上述的如上所述的多层扩散模型与ica结合的信号处理方法。
24、本专利技术的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述的如上所述的多层扩散模型与ica结合的信号处理方法。
25、本专利技术具有以下有益效果：
26、（1）通过多层扩散模型与ica的结合，能够充分利用扩散模型在不同粒度级别上的降噪能力，以及ica在信号分离方面的优势，实现对复杂信号的有效处理和分析。
27、（2）提高了信号分离的准确性和鲁棒性，能够提取出更加纯净和准确的信号成分。
28、（3）具有广泛的应用前景，可以应用于生物医学信号处理、通信信号处理、音频信号处理等领域。
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1.一种多层扩散模型与ICA结合的信号处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种多层扩散模型与ICA结合的信号处理方法，其特征在于，所述构建一多层扩散模型，其中每一层都对应一个不同粒度级别，包括：
3.根据权利要求1所述的一种多层扩散模型与ICA结合的信号处理方法，其特征在于，所述在每一层扩散模型中，对添加噪声的原始信号使用扩散模型进行降噪处理，得到降噪后的信号，包括：
4.根据权利要求3所述的一种多层扩散模型与ICA结合的信号处理方法，其特征在于，所述应用ICA对所述降噪后的信号进行信号分离，得到分离后的独立信号成分，包括：
5.根据权利要求1所述的一种多层扩散模型与ICA结合的信号处理方法，其特征在于，所述将各层分离后的独立信号成分进行融合的方法为加权平均或最大后验概率估计。
6.一种背结合扩散模型与ICA的时序信号分离迭代优化系统，其特征在于，所述系统包括：
7.一种电子设备，所述电子设备包括存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令；
8.一种计算机可读存储介质
...【技术特征摘要】
1.一种多层扩散模型与ica结合的信号处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种多层扩散模型与ica结合的信号处理方法，其特征在于，所述构建一多层扩散模型，其中每一层都对应一个不同粒度级别，包括：
3.根据权利要求1所述的一种多层扩散模型与ica结合的信号处理方法，其特征在于，所述在每一层扩散模型中，对添加噪声的原始信号使用扩散模型进行降噪处理，得到降噪后的信号，包括：
4.根据权利要求3所述的一种多层扩散模型与ica结合的信号处理方法，其特征在于，所述应用ica对所述降噪后的信号进行信号分离，得到分离后的独...
【专利技术属性】
技术研发人员：高军晖，王朝阳，
申请(专利权)人：上海脑韵科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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