摘要:提出了一種基于核函數的雜系盲源分離算法,該算法可以充分分離雜系混合信號。通過引入非線性核函數和平滑參數,將分離信號進行非線性核映射,最優化平滑參數,同時更新混合分離矩陣,通過不斷迭代學習,對混合信號進行盲源分離。仿真結果表明,與EAsI、白化和自然梯度算法相比,本方法能更有效地分離同系混合或雜系混合信號,收斂速度更快,且能夠適應于非平穩環境,具有一定的實用性。
計算機應用研究2011年6期
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