本文關(guān)鍵詞：一種基于峭度累積量比例微分控制的盲源分離學(xué)習(xí)率

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【摘要】：自然梯度算法由于良好的分離性能在盲源分離中占有重要的地位,但該算法基于固定步長(zhǎng)時(shí),無法很好兼顧收斂速度和穩(wěn)態(tài)誤差.本文借鑒自動(dòng)化控制的PID(Proportion Integration Differentiation)算法,提出一種與分離狀態(tài)緊密結(jié)合的變步長(zhǎng)學(xué)習(xí)率算法.由于完成分離的信號(hào)峭度累積量是一個(gè)固有值,分離過程的信號(hào)峭度累積量與固有值將有一個(gè)不斷減小的誤差值.該算法以指數(shù)函數(shù)值來體現(xiàn)該誤差值.再利用該誤差構(gòu)成比例微分的變步長(zhǎng)算法,其中的步長(zhǎng)初始值就相當(dāng)于控制誤差的比例值,而誤差的微分項(xiàng)則得到加速的調(diào)整值.該算法仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果與固定步長(zhǎng)自然梯度盲源分離算法的仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比:對(duì)應(yīng)于初始步長(zhǎng)的一個(gè)最大值和一個(gè)最小值,該算法的兩次迭代次數(shù)均低于采用固定步長(zhǎng)算法的迭代次數(shù),并且對(duì)于不同類型信號(hào)在兩次迭代次數(shù)間的差值約10~40次,而兩種算法的穩(wěn)態(tài)誤差是相同的.
【作者單位】： 福建師范大學(xué)福清分校電子與信息工程學(xué)院;
【基金】：福建省教育廳A類重點(diǎn)項(xiàng)目(No.JA13341)
【分類號(hào)】：TN911.6
【正文快照】： 1引言獨(dú)立分量分析是當(dāng)前盲信源分離的主流方法.已經(jīng)有很多有效的算法,這些算法的形式不同,它們都可以歸類于LMS(Least Mean Square)型算法.這些算法都存在一個(gè)學(xué)習(xí)率參數(shù)的優(yōu)選問題,如何提高算法的收斂速度和改進(jìn)算法的穩(wěn)態(tài)性能一直是盲源分離研究的熱點(diǎn)之一[1,6~12].注意到

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