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提出了一种前馈神经网络盲多用户检测算法.该算法利用恒模准则构造了一个代价函数,给出了该算法的约束条件.利用增广Lagrange函数方法对带约束的代价函数进行优化求解,获得前馈神经网络网络权值和参数的迭代公式,从而实现了盲多用户检测.利用计算机对增广Lagrange函数优化的前馈神经网络盲多用户检测算法进行仿真.仿真结果表明,新算法具有较好的误码率及收敛特性等性能. 相似文献
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Fast ICA算法在语音信号盲分离中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
盲信号处理算法主要有批处理算法和自适应算法两类,导出了一种批处理和自适应相结合的快速独立分量分析(fast independent component analysis,Fast ICA)算法.将该算法应用于语音信号盲分离处理,通过综合实验,从分离前后的波形、频谱图和主要评价参数说明该算法具有良好的信号分离效果.与扩展联合对角化(joint approximative diagonalization of eigenmatrix,JADE)算法和自然梯度(natural gradient,NG)算法比较,Fast ICA算法具有更好的分离效果. 相似文献
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针对传统盲源分离算法的计算复杂问题,提出一种基于径向基(RBF)神经网络盲源分离算法,用K均值聚类算法对中心值和宽度值进行确定,用最大熵为代价函数来确定权值,所用的代价函数保证了网络的输出尽可能独立,使信号能正确地分离.仿真中,用于对线性混合信号进行盲源分离,并与最大熵(ME)算法进行比较.结果表明,盲源分离算法能减少分离时间和提高分离效率,并且能大大降低计算量,比ME算法更好. 相似文献
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在多路传感器信号处理系统中常常存在着信号间的相互串扰,这影响了高质量的传感器信号输出.针对这个问题,基于具有自适应噪声去除(ANC)的盲分离方法(BSS)应用到多传感器信号的分离中去.这种方法的使用可以提高分离系统固有的稳定性和快速收敛性.在多路传感器信号的盲分离算法中,采用基于自然梯度下降算法(NG)来调整前馈网络的权参数,同时分别使用经典的最小均方法(LMS)和梯度下降法来进行自适应的卷积噪声的消除.计算机模拟实验收敛后的结果表明经过4000次迭代,3路输入信号的多传感器系统在大约-20dB成功分离,与传统的LMS方法相比,采用梯度下降法进行自适应消除有更快的收敛速度和更好的分离效果. 相似文献
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研究关于盲源分离的特征向量分离算法在语音增强的应用,传统的方法对混合的语音信号很难进行有效的分离,而在实际中很多场合都需要对语音信号进行增强.为消除噪音,提高清晰度,使用的盲源分离算法却正能实现传统方法难以实现的技术.运用一种盲源分离的特征向量分离算法来进行语音增强,并且对实际的两个语音信号运用该算法进行了混合语音信号的分离增强实验,利用MATLLAB软件对混合语音信号进行了盲源分离的特征向量分离算法的仿真,可从混合语音信号分离出了两个原始语音信号.证明了盲源分离算法应用于语音分离的可行性,为盲源分离应用于语音增强提供了参考依据. 相似文献
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从混合观测数据向量中恢复不可观测的各个源信号是阵列处理和数据分析的一个典型问题。提出了一种基于决策图贝叶斯的盲源信号分离算法,该算法利用决策图贝叶斯优化算法代替JADE算法中的联合对角化操作,通过构造和学习网络来替代传统遗传算法中的交叉重组和变异等遗传算子,避免了对大量控制参数和遗传算子的人工选择和重要构造块的破坏。仿真结果表明,提出的算法比JADE算法和基于遗传算法的盲源信号分离方法均具有更高的分离精度。 相似文献