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1.
以最大化规范四阶累积量绝对值为目标函数,解决了因概率密度函数估计过程中激活函数选取不当而带来算法分离性能下降的问题;引入PSO-CF方法进行优化问题求解,防止算法收敛到局部极值,降低算法的实现复杂度。为高效实现从多源混合信号中抽取有限数目的目标信号,提出了一种基于PSO-CF的有限目标信号盲抽取算法。仿真表明,该算法对超高斯、亚高斯及混合型源信号均可分离,算法普适性强,且收敛速度快,分离性能良好。  相似文献
2.
采用主分量分析法(PCA)进行的白化处理,可能会错误估计信号子空间维数,且未考虑噪声影响。提出了一种基于最小描述长度(MDL)准则信源个数估计改进白化的盲分离算法。通过信源个数估计确定信号子空间的维数,区分信号与噪声子空间,并估计噪声平均方差,对信号特征值进行修正,进而减小噪声影响,提高算法分离性能。仿真表明,在信噪比高于5 dB时,MDL估计正确估计概率趋近于1,改进白化的MDL快速独立分量分析(FastICA)算法比经典FastICA算法分离性能有较为明显的提高。  相似文献
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