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帶自適應(yīng)動量因子的變步長盲源分離方法

發(fā)布時(shí)間:2019-08-15 20:40
【摘要】:基于自然梯度算法提出一種帶自適應(yīng)動量因子的變步長盲源分離方法,在平穩(wěn)和非平穩(wěn)環(huán)境下進(jìn)行正定盲源分離處理。該方法利用性能指標(biāo)構(gòu)造函數(shù)來估計(jì)混合矩陣,依據(jù)估計(jì)混合矩陣得出估計(jì)性能指標(biāo)再反饋更新構(gòu)造函數(shù);然后將選取合適經(jīng)驗(yàn)參數(shù)的構(gòu)造函數(shù)代入算法,同時(shí)自適應(yīng)調(diào)整算法步長和動量因子;最終得到估計(jì)源信號。仿真表明該方法在平穩(wěn)和非平穩(wěn)環(huán)境下都可以估計(jì)出混合矩陣,能有效分離混合信號且收斂速度快穩(wěn)態(tài)誤差小。
[Abstract]:Based on the natural gradient algorithm, a variable step size blind source separation method with adaptive momentum factor is proposed, which is used for positive definite blind source separation in stationary and non-stationary environments. In this method, the performance index constructor is used to estimate the mixed matrix, and the estimated performance index is obtained according to the estimated mixed matrix, and then the constructor with suitable empirical parameters is replaced by the algorithm, and the step size and momentum factor of the algorithm are adjusted adaptively. Finally, the estimated source signal is obtained. The simulation results show that the mixed matrix can be estimated in both stationary and non-stationary environments, and the mixed signal can be separated effectively and the convergence speed is fast and the steady-state error is small.
【作者單位】: 重慶郵電大學(xué)信號與信息處理重慶市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】:國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(No.61671095,No.61371164,No.61275099) 信號與信息處理重慶市級重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室建設(shè)基金資助項(xiàng)目(No.CSTC2009CA2003) 重慶市教育委員會科研基金資助項(xiàng)目(No.KJ130524,No.KJ1600427,No.KJ1600429)~~
【分類號】:TN911.7

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本文編號:2527208

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