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基于Infomax的偏亚高斯信号盲源分离算法
引用本文:王振纬,许刚.基于Infomax的偏亚高斯信号盲源分离算法[J].兵工自动化,2016,35(5):26-28.
作者姓名:王振纬  许刚
作者单位:解放军陆军军官学院基础部数学教研室,合肥,230031;解放军陆军军官学院基础部数学教研室,合肥,230031
基金项目:2012装备预研基金(914A17050312JB91202)
摘    要: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。

关 键 词:信息极大化算法  偏亚高斯信号  渐进稳定性  峰度
收稿时间:2016/1/1 0:00:00
修稿时间:2016/1/1 0:00:00

An Algorithm for Blind Source Separation to Sub-gaussian Distribution Signal Based on Infomax
Wang Zhenwei.An Algorithm for Blind Source Separation to Sub-gaussian Distribution Signal Based on Infomax[J].Ordnance Industry Automation,2016,35(5):26-28.
Authors:Wang Zhenwei
Affiliation:Staff Room of Math, Department of Basic, PLA Artillery Academy, Hefei 230031, China
Abstract:ICA algorithm will cause mix signal separation and extraneous solution in application, put forward an effective separated information maximization algorithm of sub-Gaussian distribution. Introduce basic principle of ICA and Infomax algorism, use Infomax algorism, separate voice signal from pronunciation signal. Make the modified model can be close to asymmetric distribution source signal, then verify it by simulation. The test results show that: the algorithm can be very close to asymmetric sub-Gaussian source signals, then it can acquire great separation quality and faster convergence speed.
Keywords:information maximization algorithm  sub-Gaussian signals  asymptotic stability  kurtosis
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