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题名亚、超高斯信号后非线性混合的盲分离
被引量：1
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作者
陈阳
何振亚
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机构
东南大学无线电工程系
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出处
《应用科学学报》
CAS
CSCD
2001年第3期198-201,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目 ( 69872 0 0 9)
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文摘
研究后非线性混合信号的盲分离 ,从最大似然角度推导了一般后非线性分离结构的学习公式 ;在前人一些工作的基础上 ,提出一种用于亚、超高斯信号后非线性混合的盲分离算法 .通过对人造及自然信号的实验 ,证实了该算法的有效性 .
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关键词
盲分离
最大似然
非线性混合
超高斯信号
亚高斯信号
学习规则
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Keywords
blind separation
maximum likelihood
neural networks
nonlinear mixture
sub- and super-Gaussian
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分类号
TN911.7
[电子电信—通信与信息系统]
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题名信号盲分离的非线性主分量分析算法
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作者
倪晋平
马远良
李颖红
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机构
西安工业学院光电测试技术研究所
西北工业大学
北方工业大学
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出处
《西安工业学院学报》
2001年第3期196-203,共8页
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基金
国家自然科学基金 6 0 0 72 0 5 2
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文摘
主分量分析是统计信号处理中常用的算法 ,将非线性引入主分量分析算法 ,可以完成对输入信号独立分量的分离 .分析认为现有的非线性主分量分析算法只能实现实数信号的分离 ,对复数信号无效 .通过对非线性函数进行修改 ,提出了一种非线性主分量分析复数算法 ,成功地实现了复数信号的盲分离 .文中还借助于计算机仿真 ,对实数和复数算法分离亚高斯和超高斯信号混合的特性进行了分析评价 .
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关键词
独立分量分析
非线性主分量分析
亚高斯信号
超高斯信号
统计信号处理
信号盲分离
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Keywords
blind source separation
independent component analysis
nonlinear principal component analysis
sub-Gaussian signals
super-Gaussian signals
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分类号
TN911.7
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于Infomax的偏亚高斯信号盲源分离算法
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作者
王振纬
许刚
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机构
解放军陆军军官学院基础部数学教研室
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出处
《兵工自动化》
2016年第5期26-28,共3页
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基金
2012装备预研基金(914A17050312JB91202)
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文摘
针对独立分量分析(ICA)算法在实际应用中会出现混合信号的分离而导致伪解的问题,提出一种有效分离的有偏亚高斯信号信息极大化(information maximization,Infomax)算法。介绍了ICA和Infomax算法的基本原理,采用Infomax算法,从语音信号中分离出话音信号,使修改后的模型能较好地逼近非对称分布的源信号,并通过仿真实验进行验证。实验结果证明:该算法具有可逼近非对称的亚高斯源信号,能够获得较好的分离质量和收敛速度。
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关键词
信息极大化算法
偏亚高斯信号
渐进稳定性
峰度
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Keywords
information maximization algorithm
sub-Gaussian signals
asymptotic stability
kurtosis
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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