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利用二阶统计量(不同时延相关矩阵)的非平稳性和信号时序结构特征,能简单估计出线性瞬时混合的盲源信号。但随时延 增大,仅利用某一个时延协方差均衡化,忽略了信号的时间变化特性,很难保证算法的性能。本文通过分析矩阵的平均特征,提出了一种改进的基于二阶统计量盲源分离算法,对一组均衡化的时延相关函数进行等时延分段,并对等间隔段的两个时延矩阵分别求取均值,采用类似联合近似对角化,估计出最优化的酉矩阵,最终得到信源的稳健估计。性能指标分析和仿真实验证明,本文算法很好地解决了原算法的不足,并成功分离出信号。  相似文献   
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基于独立分量分析的自适应在线算法   总被引:2,自引:1,他引:1  
独立分量分析(ICA)是近几年兴起的一种高效的信号处理方法,学习步长的优化问题是自适应ICA重要的一方面,基于变步长思想,定义了一种描述信号分离状态的相似性测度,来衡量输出分量之间的相似性程度,并由此提出一种改进的自适应在线算法。根据相似性程度所反映的信号分离状态自适应调节步长,并建立学习步长和相似性测度变化量的非线性关系,克服了传统算法在信道矩阵变化时对步长自适应调整的不足。性能指标分析和仿真实验证明了算法的收敛性和稳态性能。  相似文献   
4.
利用二阶统计量(不同时延相关矩阵)的非平稳性和信号时序结构特征,能简单估计出线性瞬时混合的盲源信号。但随时延[τ]增大,仅利用某一个时延协方差均衡化,忽略了信号的时间变化特性,很难保证算法的性能。通过分析矩阵的平均特征,提出一种改进的基于二阶统计量盲源分离算法,对一组均衡化的时延相关函数进行等时延分段,并对等间隔段的两个时延矩阵分别求取均值,采用类似联合近似对角化,估计出最优化的酉矩阵,最终得到信源的稳健估计。性能指标分析和仿真实验证明,算法很好地解决原算法的不足,并成功分离出信号。  相似文献   
5.
Fast ICA算法是基于一批已取得的样本数据进行处理,它不适用信道矩阵变化的情况;虽基于自然梯度的Info max法是根据单次观测的样本值来调整分离矩阵,但它仅适合单类信源情况。在信道恒定和变化情况下,仿真比较上述算法的优缺点,同时为解决在线算法中收敛速度和稳态误差的矛盾,提出一种改进的变步长算法。该算法将步长变化与信号的分离程度相联系,根据信号之间的相似性测度变化量自适应地控制步长,最后仿真验证该算法的实用性。  相似文献   
6.
传统的前馈神经网络盲源分离算法由于步长固定存在许多缺点,而基于Sigmoid函数的自适应步长算法虽然能够克服固定步长算法的缺陷,但其稳态性能较差。针对这个问题,提出一种改进的自适应步长算法,该算法可灵活地控制步长因子函数的形状,在近零点处变化较Sigmoid函数更加缓慢,性能更加优越;同时针对前馈神经网络的不足,在前馈神经网络结构中引入递归结构,利用改进的自适应步长算法控制学习速率。仿真分析表明该算法具有更快的分离速度和更加优越的分离效果。  相似文献   
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