(ERROR:15) & 访客不能直接访问NGA实现互信息量最小化的盲源分离--《计算机工程与应用》2013年04期
NGA实现互信息量最小化的盲源分离
【摘要】：提出了一种新的盲源分离算法,该算法通过自然梯度算法实现互信息量最小化,从而达到盲源分离的最佳效果。由于互信息量具有度量分离信号的循环相关矩阵和单位阵的相似程度的特性,最小互信量标志着分离矩阵最佳的状态。通过自然梯度寻优算法来实现互信息量的最小化,从而得到理想的分离矩阵。仿真结果表明算法对具有循环平稳特性的源信号分离效果显著,且收敛速度快。
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【关键词】：
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【分类号】：TN911.7【正文快照】：
1引言盲源分离(Blind Source Separation,BSS)的目的是仅从若干观测到的混合信号中恢复出无法直接观测的各个原始源信号。这里的“盲”是指源信号不可观测且混合系统的特性事先未知[1-3]。传统的盲源分离算法均假设源信号为平稳信号,但实际通信系统中很多信号都是循环平稳信号
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