基于仿射投影-非线性主分量分析的盲源分离

发布时间：2017-07-06 10:22

  本文关键词：基于仿射投影-非线性主分量分析的盲源分离

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【摘要】：仿射投影算法(APA)重复利用数据,可提高算法的收敛速度。针对现有盲源分离收敛速度慢的问题,以盲源分离的非线性主分量分析(PCA)为基础,结合仿射投影算法,提出了盲源分离的非线性APA-PCA准则,并设计出盲源分离的APA-Kalman,APA-RLS,APA-LMS新算法。在这些新算法中,预白化后的观测向量数据被重复利用,向量式数据转变成矩阵式数据,从而加快了盲源分离的收敛速度。仿真结果表明,非线性APA-PCA准则是有效的。
【作者单位】： 浙江工商职业技术学院电子信息工程系;清华大学自动化系;
【关键词】： 盲源分离 仿射投影算法 主分量分析 分离准则
【基金】：国家自然科学基金(61210012)资助
【分类号】：TN911.7
【正文快照】： 本文受国家自然科学基金(61210012)资助。1引言盲源分离(Blind Source Separation,BSS)是近20多年才发展起来的用于从混合观测数据中分离源信号的一门新技术。近年来,BSS在信号处理、故障诊断等领域的广泛应用[1-3]受到越来越多的关注。BSS的开拓性研究起源于Jut-ten等在1991

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本文编号：525808