基于变分贝叶斯算法和MLP网络的后非线性混合盲源分离方法研究 被引量：9

1

作者 范涛 李志农 岳秀廷 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2010年第6期21-24,共4页

传统的后非线性模型往往要求其后非线性函数是可逆的,否则无法进行源信号的分离。然而在实际中,这一要求并不完全满足。针对此不足,结合变分贝叶斯推论和多层感知器网络,提出一种改进的多层感知器后非线性模型,它通过多层感知器来模拟... 传统的后非线性模型往往要求其后非线性函数是可逆的,否则无法进行源信号的分离。然而在实际中,这一要求并不完全满足。针对此不足,结合变分贝叶斯推论和多层感知器网络,提出一种改进的多层感知器后非线性模型,它通过多层感知器来模拟后非线性函数,实现对不可逆后非线性函数混合的盲分离。仿真和实验结果表明该方法是有效的。 展开更多

关键词 盲源分离 贝叶斯推论 后非线性 多层感知器

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后非线性混合盲信号分离的一种新算法 被引量：4

2

作者 柳艳红 魏学业 吉松坡 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第7期1401-1404,共4页

本文提出了一种新的后非线性混合盲信号分离算法.现存算法大多需要额外的附加源信号信息,才能实现信号的分离,使盲分离变成了半盲分离.鉴于此,本文提出了一种不需要任何附加信息的全盲分离算法.首先,通过微分变换将后非线性混合模型变... 本文提出了一种新的后非线性混合盲信号分离算法.现存算法大多需要额外的附加源信号信息,才能实现信号的分离,使盲分离变成了半盲分离.鉴于此,本文提出了一种不需要任何附加信息的全盲分离算法.首先,通过微分变换将后非线性混合模型变换成形式如同线性瞬时混合模型的形式,并论证了源信号的微分形式保留了源信号的统计特征.这样,就使非线性问题得到大大简化.其次,利用信号的相关特性建立目标函数及递推方式,用LMS算法使目标函数达到最小值,从而实现了盲信号分离的目的.最后,通过计算机仿真试验验证了本文算法的可行性和有效性.与现存算法相比,本文算法计算量小,收敛速度快,实时性好,实现了全盲分离. 展开更多

关键词 盲信号分离 后非线性 去相关 LMS算法 实时处理

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非线性盲源分离的原理及算法综述 被引量：6

3

作者 王法松 李宏伟 沈远彤 《信号处理》 CSCD 北大核心 2005年第3期282-288,281,共8页

本文主要阐述了非线性盲源分离(BSS)/独立成分分析(ICA)模型的基本数学原理、分离算法、算法性能及其应用。首先对线性和非线性BSS/ICA的数学模型作了介绍,重点介绍了非线性BSS/ICA解的不确定性,然后在此基础上对近十年来出现的各种非线... 本文主要阐述了非线性盲源分离(BSS)/独立成分分析(ICA)模型的基本数学原理、分离算法、算法性能及其应用。首先对线性和非线性BSS/ICA的数学模型作了介绍,重点介绍了非线性BSS/ICA解的不确定性,然后在此基础上对近十年来出现的各种非线性BSS/ICA算法进行简单综述,着重分析了一类可解且应用比较广泛的非线性BSS/ICA模型-后非线性BSS/ICA模型及其分离算法。最后对非线性BSS/ICA存在的问题和发展趋势进行了总结。 展开更多

关键词 盲源分离 非线性 独立成分分析(ICA) 综述 分离算法 CA模型 BSS ICA算法 数学原理 算法性能 数学模型 不确定性 应用比较 发展趋势 重分析

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后非线性混叠信号盲源分离算法综述 被引量：8

4

作者 陶涛 黄高明 赵治华 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2010年第8期1121-1128,共8页

结合非线性盲源分离研究不断发展的现状,选取最常见的后非线性混叠信号盲源分离问题为对象,综述其算法,介绍了解混叠模型,说明了基于广义Gram-Schmit正交化构造解的存在性及非唯一性.在此基础上,阐释了分离方法和思路,概述了基于互信息... 结合非线性盲源分离研究不断发展的现状,选取最常见的后非线性混叠信号盲源分离问题为对象,综述其算法,介绍了解混叠模型,说明了基于广义Gram-Schmit正交化构造解的存在性及非唯一性.在此基础上,阐释了分离方法和思路,概述了基于互信息最小化的独立性测度,并分析评述了不断涌现的后非线性盲源分离典型算法.最后指出,目前关于后非线性盲源分离算法的研究存在的共性问题,并对进一步的研究方向进行了展望. 展开更多

关键词 后非线性混叠 盲源分离 最小化互信息 典型算法

原文传递

基于核函数的后置非线性盲源分离算法在铁磁材料缺陷检测中的应用研究

5

作者 涂泽华 陈宇 +2 位作者 田宝 刘兆瑜 温欣玲 《郑州航空工业管理学院学报》 2023年第2期105-112,共8页

磁记忆信号检测是分析铁磁材料缺陷和缺陷定位的一种有效方法。由于检测环境噪声、缺陷磁记忆信号弱以及缺陷位置重合引起的信号抵消等原因,易导致传感器采集到的是多维混合磁记忆加噪声复杂信号,体现出较强的盲特性。如何从观测信号中... 磁记忆信号检测是分析铁磁材料缺陷和缺陷定位的一种有效方法。由于检测环境噪声、缺陷磁记忆信号弱以及缺陷位置重合引起的信号抵消等原因,易导致传感器采集到的是多维混合磁记忆加噪声复杂信号,体现出较强的盲特性。如何从观测信号中提取有效缺陷信号是分析缺陷类型及定位的关键,传统的降噪方法无法从混合磁记忆观测信号中有效分离缺陷特征信号。文章提出基于核函数的后置非线性盲源分离算法对地下埋管磁记忆信号进行分离,通过与经典盲分离算法Fast ICA进行算法性能比较,表明新算法能够较好地从混合信号中提取有效缺陷特征。 展开更多

关键词 后置非线性盲源分离 磁记忆信号 缺陷检测 混合信号模型

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基于多层神经网络和PReLU函数的后非线性BSS算法 被引量：2

6

作者 陈曦 李炜 +1 位作者 张亚丽 薛青松 《绵阳师范学院学报》 2020年第2期25-30,46,共7页

本文提出了一种以多层神经网络来估计概率密度函数的后非线性盲源分离算法.该算法将PReLU函数作为激活函数,并对概率密度函数进行自适应逼近,以最小互信息作为基本准则来构建目标函数测试独立性.最后用改进后的自然梯度算法推导出分离... 本文提出了一种以多层神经网络来估计概率密度函数的后非线性盲源分离算法.该算法将PReLU函数作为激活函数,并对概率密度函数进行自适应逼近,以最小互信息作为基本准则来构建目标函数测试独立性.最后用改进后的自然梯度算法推导出分离矩阵和迭代公式,以此来更新目标函数.仿真实验证明所提算法可以有效分离非线性混合信号. 展开更多

关键词 盲源分离 后非线性 多层神经网络 最小互信息 自然梯度

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基于PID神经网络的后非线性盲源分离算法 被引量：1

7

作者 林用满 林土胜 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2006年第3期260-265,共6页

P ID神经网络是一种新型的前向神经元网络,它的隐层单元包含比例(P)、积分(I)、微分(D)元,各层神经元个数、连接方式、连接权初值均按P ID控制规律的基本原则确定。本文研究了一种新的后非线性盲源分离算法,用最大熵值方法推导了P ID神... P ID神经网络是一种新型的前向神经元网络,它的隐层单元包含比例(P)、积分(I)、微分(D)元,各层神经元个数、连接方式、连接权初值均按P ID控制规律的基本原则确定。本文研究了一种新的后非线性盲源分离算法,用最大熵值方法推导了P ID神经网络算法的后非线性分离学习公式,该算法可用于线性或后非线性的混叠信号。对输入2个混叠信号时,用单个P I神经网络分离;对输入3个混叠信号时,用单个P ID神经网络分离;对输入更多的混叠信号时,可采用多个独立的P ID神经网络来分离。仿真结果验证了单个P ID神经网络算法,能分离线性或后非线性混叠信号。 展开更多

关键词 盲源分离 PID神经网络 后非线性混叠信号 最大熵值

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基于NPCA的后非线性盲源分离方法 被引量：1

8

作者 王荣杰 詹宜巨 周海峰 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第12期2666-2673,共8页

提出一种基于非线性主元分析和H∞滤波算法相结合的后非线性盲源分离方法,首先根据后非线性混叠的线性时变模型构造用于求解时变解混矩阵的非线性主元分析代价函数,然后利用H∞滤波算法优化其函数来恢复混合在非线性观测信号中的源信号... 提出一种基于非线性主元分析和H∞滤波算法相结合的后非线性盲源分离方法,首先根据后非线性混叠的线性时变模型构造用于求解时变解混矩阵的非线性主元分析代价函数,然后利用H∞滤波算法优化其函数来恢复混合在非线性观测信号中的源信号,该方法仅需要源信号统计独立特性的先验信息。仿真实验结果表明,该方法不仅能以比其他传统方法更好的估计性能分离服从超高斯和亚高斯不同分布的源信号,还能在线动态地实现信号的后非线性盲分离。 展开更多

关键词 后非线性盲源分离 非线性主元分析 H∞滤波 统计独立 超高斯分布

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基于自然梯度的后非线性盲解卷算法

9

作者 张明键 韦岗 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2005年第1期54-58,共5页

给出了一个基于自然梯度的后非线性多信道盲解卷算法。混合系统由线性卷积混合后接一个可逆非线性失真组成。分离系统由多层感知器 (非线性部分 )后接一个线性盲解卷过程 (线性部分 )组成。分离系统的线性部分和非线性部分参数学习都采... 给出了一个基于自然梯度的后非线性多信道盲解卷算法。混合系统由线性卷积混合后接一个可逆非线性失真组成。分离系统由多层感知器 (非线性部分 )后接一个线性盲解卷过程 (线性部分 )组成。分离系统的线性部分和非线性部分参数学习都采用自然梯度算法。仿真结果显示 ,自然梯度算法比传统梯度算法收敛速度更快 。 展开更多

关键词 自然梯度算法 多信道 非线性失真 仿真结果 卷积 收敛速度 显示 多层感知器 参数学习 混合系统

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基于改进的遗传算法的后非线性盲源分离

10

作者 桑睿 吴杰 +1 位作者 许华 郭强 《中国科学院研究生院学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第5期707-713,共7页

针对后非线性盲源分离中非线性参数估计中存在的问题,提出一种基于改进的自适应遗传算法的后非线性盲源分离方法.该方法给出一种新的适应度函数,利用适应度函数值反馈调节交叉概率和变异概率的选取,并将优先进化策略和模拟退火机制引入... 针对后非线性盲源分离中非线性参数估计中存在的问题,提出一种基于改进的自适应遗传算法的后非线性盲源分离方法.该方法给出一种新的适应度函数,利用适应度函数值反馈调节交叉概率和变异概率的选取,并将优先进化策略和模拟退火机制引入遗传算法中,再通过线性分离算法得到分离矩阵.仿真验证表明,该方法较传统方法具有更快的收敛速度和较高的分离精度. 展开更多

关键词 遗传算法 盲源分离 后非线性混合 模拟退火 优先进化

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基于广义相关系数的后非线性盲信号分离算法

11

作者 张贤彪 黄高明 +1 位作者 刘德志 陶涛 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2012年第10期1521-1526,共6页

基于互信息最小化的独立性测度对各分离信号间的非线性相关度度量没有归一化的问题,提出一种基于广义相关系数的盲信号分离(BSS)算法.首先选取后非线性混叠模型(PNL)分析基于广义相关系数的独立性测度;然后采用Gram-Charlier扩展形式估... 基于互信息最小化的独立性测度对各分离信号间的非线性相关度度量没有归一化的问题,提出一种基于广义相关系数的盲信号分离(BSS)算法.首先选取后非线性混叠模型(PNL)分析基于广义相关系数的独立性测度;然后采用Gram-Charlier扩展形式估计输出参数并获取评价几率函数,结合最陡下降法求得分离矩阵和参数化可逆非线性映射的算法迭代公式.仿真结果表明,采用所提出的算法能够定量分析各分离信号间的非线性相关程度,有效分离后非线性混叠信号. 展开更多

关键词 后非线性混叠 盲信号分离 广义相关系数 互信息

原文传递

基于样条插值与人工蜂群优化的非线性盲源分离算法 被引量：6

12

作者 陈雷 甘士忠 +1 位作者 张立毅 王光艳 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第7期36-46,共11页

针对更加复杂的非线性混合情况,提出一种基于样条插值拟合与群智能优化的后非线性盲源分离算法。采用样条插值函数拟合去非线性函数,使用负熵作为分离的评价准则,建立分离模型。分离过程采用改进的人工蜂群算法优化求解样条插值节点参数... 针对更加复杂的非线性混合情况,提出一种基于样条插值拟合与群智能优化的后非线性盲源分离算法。采用样条插值函数拟合去非线性函数,使用负熵作为分离的评价准则,建立分离模型。分离过程采用改进的人工蜂群算法优化求解样条插值节点参数,并在分离的目标函数中引入相关性约束条件进行解空间范围限制,克服分离过程中存在的异常值现象。针对语音数据的分离实验结果表明,所提算法能够有效实现非线性混合信号的盲分离,较传统的基于奇数多项式拟合的分离算法具有更高的分离精度。 展开更多

关键词 盲源分离 后非线性 样条插值 群智能优化 人工蜂群算法

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基于泛函连接网络和差分进化算法的后非线性混叠信号盲分离方法 被引量：1

13

作者 高鹰 谢胜利 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第1期50-54,共5页

把后非线性混叠信号盲分离的分离系统用泛函连接网络来建模,对分离系统的输出应用高阶统计量独立性准 则作为测度,然后利用差分进化算法对泛函连接网络的权值进行学习,从而获得了一种后非线性混叠信号盲分离算法。 由于泛函连接网络是... 把后非线性混叠信号盲分离的分离系统用泛函连接网络来建模,对分离系统的输出应用高阶统计量独立性准 则作为测度,然后利用差分进化算法对泛函连接网络的权值进行学习,从而获得了一种后非线性混叠信号盲分离算法。 由于泛函连接网络是一种单层神经网络,具有学习参数少、收敛速度快和非线性逼近能力强的特点;而差分进化算法 控制参数少、易于选择、具有全局寻优能力和快速的收敛特性;因而与其它的后非线性混叠信号盲分离方法相比,该 文提出的分离算法具有计算简单、收敛速度快、较高的精度和稳定性好的特点。仿真结果显示了这种方法是可行和有 效的。 展开更多

关键词 盲信号分离 后非线性混叠 泛函人工神经网络 差分进化算法

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