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FSS-kernel与FastICA融合的盲源分离算法研究 被引量：1
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作者 汪道德 何鹏举 龙莉莉 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第2期209-212,270,共5页
Fast ICA算法有着比传统ICA算法更快、更稳健的收敛速度,但由于其选用的非线性函数不能很好地符合源信号的统计特性,恢复结果并不理想。针对该问题,提出了一种有限支持样本核函数(FSS-kernel)与Fast ICA融合的盲源分离算法。该方法是通... Fast ICA算法有着比传统ICA算法更快、更稳健的收敛速度,但由于其选用的非线性函数不能很好地符合源信号的统计特性,恢复结果并不理想。针对该问题,提出了一种有限支持样本核函数(FSS-kernel)与Fast ICA融合的盲源分离算法。该方法是通过FSS-kernel算法估计得出源信号概率密度函数,结合Fast ICA算法,实现混合信号的盲分离。仿真结果表明,该方法能够有效地完成混叠信号的分离,通过与传统ICA算法及Fast ICA算法比较,证明了该方法具有更高的分离精度和自适应能力。 展开更多
关键词 快速独立分量分析(Fast ICA)算法 有限支持样本核函数(FSS-kernel)算法 盲源分离 算法融合
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