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基于独立分量分析的盲源分离研究 总被引:1,自引:0,他引:1
通过对独立分量分析发展的研究,分析了现有的经典算法,包括负熵法、EASI法、最大似然估计法等,并提出了一种改进的EASI算法,很好地解决了收敛速度和稳态误差之间的矛盾。通过仿真试验和比较,多角度地指出了各算法的优缺点,而且改进型EASI算法综合表现优于其他算法。最后给出了进一步的研究方向。 相似文献
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简述了独立成分分析的基本原理以及利用FastICA算法进行信号分离的理论依据,并通过Matlab仿真实验实现了混合音频信号的盲源分离,取得了较好的分离效果。结果表明该算法收敛速度快,有良好的波形保持性,是一种行之有效的信号分离方法。 相似文献
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通过对独立分量分析发展的研究,分析了现有的经典算法,包括负熵法、ESAI法、最大似然估计法等。通过仿真试验和比较,多角度指出了各算法的优缺点,并给出了进一步的研究方向。 相似文献
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针对工程应用中超分辨算法存在的计算量大、分辨信噪比门限高以及对阵列误差敏感等问题,研究了将常规波束形成和超分辨相结合的方法,给出了波束空间MUISC算法,并通过计算机仿真,比较了波束空间和阵元空间超分辨算法的统计性能,分析和验证了波束空间波束数目的选择对估计性能的影响。结果表明,波束空间的超分辨算法计算量小,并具有较强的分辨力和较低的信噪比门限。 相似文献
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针对恒模波束形成算法在干扰信号功率较强的情况下不能收敛到期望信号的问题,提出了一种基于独立分量分析的盲波束形成算法。该算法应用独立分量分析的方法来分离阵列接收信号,通过期望信号来向约束分离向量使其收敛到期望信号,算法在强干扰信号情况下能够收敛到期望信号、对非恒模信号有效并且运算量适中。理论分析和仿真实验表明提出的算法在强干扰和幅相误差存在的情况下相比恒模算法性能优越。 相似文献
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利用独立分量分析(ICA)的自适应粒子群(APSO)算法对因传输等过程而引起的多幅灰度图像混叠进行盲分离,针对图像盲分离提出了一种基于改进的APSO的盲源分离算法并将其应用于分离模糊灰度图像。利用峰度和负熵分别作为粒子群算法的第一和第二适应度函数根据其高斯性原理作为独立性判别标准对分离矩阵进行自适应更新。分析比较不同盲分离算法对图像分离的收敛性,仿真结果证明改进的自适应粒子群算法能够很好地分离图像且计算性能指标优越,收敛效果好。 相似文献
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一种自适应算法的语音信号盲分离 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,本文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(The Joint Approximative Diagonalization ofEigenmatrix,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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传统的卫星导航信号频域抗干扰技术在接收信号的频域将干扰信号的谱线进行抑制从而达到抗干扰的目的,但在抑制干扰的同时抑制了部分信号,造成信号能量的损失。提出一种利用卫星导航信号频谱对称性的频域抗干扰算法,该方法利用卫星导航信号在频谱上的冗余性,在进行干扰谱线抑制的过程中利用与之对称未被干扰的谱线进行恢复,即可得到完整的信号频谱。分析北斗B3频点民码仿真数据表明:当干扰信号的频谱出现在中心频点的一侧时,该方法对干扰信号的带宽不敏感,即使干扰信号的频谱占到了信号频谱的一半,其输出信号的能量仍能保持稳定;与传统的方法相比,在进行干扰谱线抑制的过程中减小了信号能量的损失。仿真实验表明,在典型场景下,提出的方法与传统的置零法相比,载噪比提升约1 dB。 相似文献
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本项目介绍了一种基于负熵最大的FastICA算法,它以负熵最大作为一个搜寻方向,实现顺序地提取独立源。并且通过合理分配硬件资源,优化软件代码,提高了该算法在omap上的实现速度。结果表明,这是一种非常有价值的盲源分离新方法。 相似文献
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Miao Hao Li Xiaodong Tian Jing 《电子科学学刊(英文版)》2008,25(2):262-267
This letter investigates an improved blind source separation algorithm based on Maximum Entropy (ME) criteria. The original ME algorithm chooses the fixed exponential or sigmoid ftmction as the nonlinear mapping function which can not match the original signal very well. A parameter estimation method is employed in this letter to approach the probability of density function of any signal with parameter-steered generalized exponential function. An improved learning rule and a natural gradient update formula of unmixing matrix are also presented. The algorithm of this letter can separate the mixture of super-Gaussian signals and also the mixture of sub-Gaussian signals. The simulation experiment demonstrates the efficiency of the algorithm. 相似文献
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传统的时域和频域处理等方法很难分离多个频域的混叠信号,文中提出一种利用盲信号分离技术串行分离同频信号的新方法——FastICA盲分离算法。该方法充分利用盲信号分离技术不需要知道信号先验信息的特性,能正确地、一个一个地分离出在频域中混合在一起的信号,且能分离功率相差100万倍的同频信号。在存在比信号功率大得多的高斯白噪声情况下,FastICA盲分离算法具有良好的分离性能。 相似文献
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