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基于势函数与压缩感知的欠定盲源分离 被引量：8
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作者 李丽娜 曾庆勋 +1 位作者 甘晓晔 梁德骕 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2014年第3期658-662,667,共6页
传统的基于K均值聚类算法及最小路径法的欠定盲源分离(BSS)两步法存在K值难以确定、对初始值敏感、噪声和奇异点难以排除以及相对缺乏理论依据等诸多不足。针对以上问题,提出了基于势函数及压缩感知理论的新型两步算法。首先利用多峰值... 传统的基于K均值聚类算法及最小路径法的欠定盲源分离(BSS)两步法存在K值难以确定、对初始值敏感、噪声和奇异点难以排除以及相对缺乏理论依据等诸多不足。针对以上问题,提出了基于势函数及压缩感知理论的新型两步算法。首先利用多峰值粒子群寻优算法改进的势函数法来估计混合矩阵;然后利用估计矩阵来构建传感矩阵,并将基于正交匹配追踪的压缩感知算法引入欠定盲源分离过程中;最后实现源信号的重构。仿真实验结果表明,混合矩阵最高估计精度达到99.13%,重构信号干扰比均高于10 dB,很好地满足了重构精度的要求,验证了所提算法的有效性。所提算法对一维混合信号的欠定盲源分离具有良好的普适性和较高的准确率。 展开更多
关键词 欠定盲源分离 势函数 多峰值粒子群优化 混合矩阵估计 压缩感知 信号重构
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