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盲信号分离研究分类与展望
引用本文:李小军,朱孝龙,张贤达.盲信号分离研究分类与展望[J].西安电子科技大学学报,2004,31(3):399-404.
作者姓名:李小军  朱孝龙  张贤达
作者单位:[1]西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室,陕西西安710071 [2]清华大学自动化系智能技术与系统国家重点实验室,北京100084
基金项目:国家自然科学基金资助项目(60072043)
摘    要:通过对盲信号分离最新发展的研究,对现有的盲信号分离研究理论进行了总结分类,提取了在盲信号分离中主要使用的优化准则,通过介绍对比函数理论和局部稳定性理论,以及算法的性能指标,给出了盲信号分离的研究框架,并对盲信号分离的进一步研究方向进行了有关展望.

关 键 词:盲信号分离  独立分量分析  优化准则  性能指标
文章编号:1001-2400(2004)03-0399-06

Blind source separation:classificaiton and frontiers
LI Xiao-jun,ZHU Xiao-long,ZHANG Xian-da Dept. of Automation,Tsinghua Univ.,Beijing,China.Blind source separation:classificaiton and frontiers[J].Journal of Xidian University,2004,31(3):399-404.
Authors:LI Xiao-jun  ZHU Xiao-long  ZHANG Xian-da Dept of Automation  Tsinghua Univ  Beijing  China
Affiliation:(1. Key Lab. of Radar Signal Processing, Xidian Univ., Xi'an 710071, China;2. State Key Lab. of Intelligent Technology and Systems, Dept. of Automation, Tsinghua Univ., Beijing 100084, China)
Abstract:By researching into the new development of BBS, this paper is dedicated to the classification of the BSS algorithms and the researching frame of BBS, together with getting the crucial optimal criteria of BSS, and introducing the contrast function theory, the local stability condition and the performance indices. Finally, the frontiers in the research of BSS are also presented.
Keywords:blind source separation(BSS)  independent component analysis(ICA)  optimized criteria  performance index
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