一种适用于信源数时变的自适应盲源分离算法

发布时间：2017-08-10 05:36

  本文关键词：一种适用于信源数时变的自适应盲源分离算法

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【摘要】：针对信源数动态变化情况下的盲源分离问题,首先采用一种基于交叉验证技术的估计方法用于估计时变的源数,然后推导了一种基于自然梯度和Frobenius范数相结合的自适应盲源分离算法,该算法不需要对源信号作任何约束性的假设,因此该算法适合于分离服从超高斯或亚高斯分布的信号。提出的算法通过了源数不变和源数动态变化2种方式实验的验证。
【作者单位】： 集美大学轮机工程学院;福建省船舶与海洋工程重点实验室;中山大学工学院;
【关键词】： 盲源分离 自然梯度 Frobenius范数 信源数 惩罚项
【基金】：国家自然科学基金(51309116) 福建省教育厅(杰青)基金(JA14169) 人工智能四川省重点实验室开放课题基金(2014RYJ03) 集美大学科研基金(ZQ2013001,ZC20130012)资助项目
【分类号】：TN911.7
【正文快照】： 1引言盲源分离(blind source separation or blind signal sepa-ration,BSS)所要解决的问题是在不知道源信号和不对未知的混叠系统(接收系统)的参数作任何先验信息假设的情况下,如何仅根据信号的统计独立特性将源信号从观测到的混叠信号中恢复出来。近年来,鉴于其独特的假设前

【参考文献】

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本文编号：649112