【摘要】：兩步法是解決稀疏信號(hào)欠定盲分離的一種常用方法,通常首先利用K-means聚類算法估計(jì)混疊矩陣,然后利用最短路徑法恢復(fù)源信號(hào)。在使用K-means聚類算法時(shí)要求知道源信號(hào)的數(shù)目,而現(xiàn)實(shí)中往往不知道源信號(hào)的數(shù)目,需要對(duì)其進(jìn)行估計(jì)。因此研究了聚類有效性評(píng)價(jià)指標(biāo)——BWP指標(biāo),結(jié)合粒子群算法,提出了一種改進(jìn)的確定源信號(hào)數(shù)目的算法,并將這種算法引入到欠定盲分離。實(shí)驗(yàn)表明,提出的算法在保證分離精度的同時(shí)能縮短分離時(shí)間,并可節(jié)省一定的內(nèi)存,在觀測(cè)信號(hào)數(shù)據(jù)量大時(shí),這種優(yōu)勢(shì)更加明顯。
[Abstract]:Two-step method is a common method to solve the underdetermined blind separation of sparse signals. K-means clustering algorithm is usually used to estimate the aliasing matrix, and then the shortest path method is used to recover the source signal. When using K-means clustering algorithm, we need to know the number of source signals, but in reality, we often do not know the number of source signals, so we need to estimate them. Therefore, the BWP index, an evaluation index of clustering validity, is studied. Combined with particle swarm optimization (Particle Swarm Optimization), an improved algorithm for determining the number of source signals is proposed, and this algorithm is introduced into underdetermined blind separation. The experimental results show that the proposed algorithm can not only ensure the separation accuracy, but also shorten the separation time and save a certain amount of memory, which is more obvious when the amount of observation signal data is large.
【作者單位】： 湖南大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院;合肥工業(yè)大學(xué)電氣與自動(dòng)化工程學(xué)院;中國電子科技集團(tuán)公司第41研究所電子測(cè)試技術(shù)國防科技重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國家杰出青年科學(xué)基金資助項(xiàng)目(50925727) 國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(60876022,61102039,51107034) 湖南省科技計(jì)劃資助項(xiàng)目(2011J4,2011JK2023) 湖南省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(12JJA004) 國防計(jì)劃資助項(xiàng)目(C1120110004,9140A27020211DZ5102) 國家教育部科學(xué)技術(shù)研究重大項(xiàng)目(313018) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)計(jì)劃資助項(xiàng)目
【分類號(hào)】：TN911.7

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前3條

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2520028