本文關鍵詞：一種適用于信源數(shù)時變的自適應盲源分離算法

  更多相關文章： 盲源分離 自然梯度 Frobenius范數(shù) 信源數(shù) 懲罰項

【摘要】：針對信源數(shù)動態(tài)變化情況下的盲源分離問題,首先采用一種基于交叉驗證技術的估計方法用于估計時變的源數(shù),然后推導了一種基于自然梯度和Frobenius范數(shù)相結合的自適應盲源分離算法,該算法不需要對源信號作任何約束性的假設,因此該算法適合于分離服從超高斯或亞高斯分布的信號。提出的算法通過了源數(shù)不變和源數(shù)動態(tài)變化2種方式實驗的驗證。
【作者單位】： 集美大學輪機工程學院;福建省船舶與海洋工程重點實驗室;中山大學工學院;
【關鍵詞】： 盲源分離 自然梯度 Frobenius范數(shù) 信源數(shù) 懲罰項
【基金】：國家自然科學基金(51309116) 福建省教育廳(杰青)基金(JA14169) 人工智能四川省重點實驗室開放課題基金(2014RYJ03) 集美大學科研基金(ZQ2013001,ZC20130012)資助項目
【分類號】：TN911.7
【正文快照】： 1引言盲源分離(blind source separation or blind signal sepa-ration,BSS)所要解決的問題是在不知道源信號和不對未知的混疊系統(tǒng)(接收系統(tǒng))的參數(shù)作任何先驗信息假設的情況下,如何僅根據信號的統(tǒng)計獨立特性將源信號從觀測到的混疊信號中恢復出來。近年來,鑒于其獨特的假設前

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本文編號：649112