本文關(guān)鍵詞：變步長(zhǎng)等變自適應(yīng)盲源分離算法

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【摘要】：針對(duì)傳統(tǒng)盲源分離(BSS)算法采用固定步長(zhǎng)難以同時(shí)兼顧收斂速度和穩(wěn)態(tài)誤差的難題,采用等變自適應(yīng)盲源分離(EASI)算法,提出了一種基于分離指標(biāo)的變步長(zhǎng)等變自適應(yīng)盲源分離算法(VS-SI)。該算法利用EASI收斂條件,構(gòu)造表征信號(hào)分離程度的分離指標(biāo),并設(shè)計(jì)帶遺忘因子的更新算法,以減小歷史數(shù)據(jù)誤差的影響,實(shí)現(xiàn)分離指標(biāo)的自適應(yīng)計(jì)算,并采用一個(gè)非線性單調(diào)遞增函數(shù)實(shí)現(xiàn)步長(zhǎng)的自適應(yīng)調(diào)節(jié)。通過(guò)與固定步長(zhǎng)的自然梯度算法(FS-NG)、固定步長(zhǎng)的EASI算法(FS-EASI)、步長(zhǎng)指數(shù)衰減算法(EDS)和基于權(quán)重正交約束變步長(zhǎng)算法(AS-WO)的性能進(jìn)行對(duì)比,結(jié)果表明,在無(wú)噪聲和有噪聲兩種情況下,提出算法均有較快的收斂速度,最終性能指標(biāo)分別減小了15%和20%以上,同時(shí)兼顧穩(wěn)態(tài)誤差和收斂速度,具有較好的數(shù)值魯棒性。
【作者單位】： 西安交通大學(xué)機(jī)械制造系統(tǒng)工程國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【關(guān)鍵詞】： 盲源分離 等變自適應(yīng)盲源分離 分離指標(biāo) 變步長(zhǎng) 在線算法
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51305329) 中國(guó)博士后科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2013M532032,2014T70911) 教育部高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專項(xiàng)科研基金資助項(xiàng)目(20130201120040)
【分類號(hào)】：TN911.7
【正文快照】： 盲源分離(BSS)是20世紀(jì)80年代迅速興起的研究領(lǐng)域,在通信、生物信號(hào)處理、故障診斷、圖像處理、語(yǔ)音識(shí)別等領(lǐng)域有突出作用[1-6]。BSS是在源信號(hào)和混疊參數(shù)未知的情況下,僅僅根據(jù)混合信號(hào)恢復(fù)源信號(hào)的過(guò)程[7]。BSS能分離振源的振動(dòng)信息,為提取設(shè)備的故障特征和振動(dòng)噪聲監(jiān)測(cè)控制

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：967104