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讨论了盲信号分离的应用及瞬时线性混合模型盲信号分离的一般原理 ,介绍了几种常用的盲信号分离算法 ,并对其中的算法进行了实验仿真与分析 相似文献
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在深入研究ADSL的DMT调制的基础上,提出把带通滤波与盲信号分离相结合,把混合ADSL信号分离问题转化成同频MQAM混合信号分离问题.仿真选择扩展最大似然算法分离两个同频16QAM信号的线性瞬时混合信号.理论与仿真都表明把盲信号分离用于混合ADSL信号分离是可行的. 相似文献
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讨论了盲信号分离的应用及瞬间线性混合模型盲信号分离的一般原理 ,介绍了几种常用的盲信号分离算法 ,并对其中的算法进行了实验仿真与分析 相似文献
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讨论了盲信号分离的应用及瞬间线性混合模型盲信号分离的一般原理,介绍了几种常用的盲信号分离算法,并对其中的算法进行了实验仿真与分析。 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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针对跳频通信中多跳频信号的盲源分离问题,提出了一种基于自适应惯性权重粒子群的盲源分离算法。该算法将分离信号的负熵作为目标函数,依据迭代前后每个粒子适应度值间差值自适应地调节惯性权重。把适应度值变差的粒子惯性权重设成零,以消除惯性分量不利影响,这样可以减少无效迭代次数,提高收敛速度。应用于盲源分离时,比经典算法分离效果好且克服了激活函数选取难题。实验结果表明该算法用于多跳频信号盲分离时性能稳定且收敛速度快,与经典算法比较优势明显,为智能算法在盲源分离方面的研究提供了一定的参考。 相似文献
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针对现有的独立成分分析法分离混合混沌信号精度不理想的问题,提出了一种新的混沌信号盲分离方法。该方法以求解最优解混矩阵为目标,利用峭度构造目标函数,将混沌信号的盲源分离转化为一个优化问题,并用萤火虫算法求解。同时,通过预白化和正交矩阵的参数化表示降低优化问题的维数,能有效提高分离精度。仿真结果表明,无论是处理混合的混沌映射信号还是混合的混沌流信号,该方法都能快速收敛,并且其分离精度在各项实验中都优于独立成分分析法等现有的盲源分离方法。 相似文献
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基于源信号数目估计的欠定盲分离 总被引:3,自引:0,他引:3
该文利用欠定盲分离下稀疏源信号的特点,估计源信号的数目且恢复源信号。通常在用两步法来解决欠定盲分离时,首先利用K-均值算法对观测信号聚类估计出混叠矩阵,最后利用最短路径法来恢复源信号,但是在以往的算法中,第1步估计混叠矩阵时,通常假设源信号数目是已知的,从而进行K-均值聚类,而事实上源信号数目根本无法知道,因此对源信号数目的估计对两步法有很重要的影响。因此本文提出了一种新的两步法算法,其中第1步利用稀疏源信号反映在观测信号中的特征来准确地估计出稀疏源信号的数目,且能得到混叠矩阵,从而恢复源信号。最后的仿真结果,以及与通常的K-均值聚类算法对比的仿真结果说明了此算法的可行性和优异的性能。 相似文献
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基于峭度的盲分离在通信信号盲侦察中的应用 总被引:3,自引:2,他引:1
为实现复杂多信号环境下的通信信号侦察,采用一种新的盲侦察技术,即运用盲源分离算法,在没有任何先验知识的情况下分离出源信号,然后对分离的各个信号进行后续处理。提出一种改进的基于峭度的盲分离算法,可以自适应地确定激活函数。将其应用在通信信号盲侦察中,可以实现对任意源信号进行盲分离,而不管它是超高斯还是亚高斯信号。选择超高斯和亚高斯混合通信信号进行了仿真实验,结果验证了该算法的有效性。 相似文献
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基于ICA(独立成分分析:Independent Component Analylsis)原则,给出一种盲信号分离的快速学习算法.通过寻求观测变量线性组合的四阶累积量(即kurtosis系数)局部极值,得出该算法的模型和步骤.将该算法用于盲信号分离实验,实验结果表明,该算法在盲信号分离和信号特征提取方面具有收敛速度快、无需动态参数等优点.该算法能有效地分离出任意分布的非高斯盲源信号的各个独立成分,是信号处理的一种新的、高效可靠的方法. 相似文献
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基于非线性盲源分离的维纳系统算法中,采用固定步长导致算法的收敛速度和稳态误差之间存在矛盾,直接影响分离算法的性能。为了解决该问题,提出了基于非线性函数的变步长维纳系统盲源分离方法。该方法将更新的步长以非线性函数的形式引入到分离算法中,使得稳态时参数更新的步长尽可能小,以避免发生振荡。变步长算法在分离过程中的每次更新都会使步长自动进行合理的调整,使得收敛速度提高了53%,误差减小了45%。实验仿真表明,相对原算法,提出的维纳系统盲源分离方法可以更好地分离出信源信号,而且具有较小的误差和较快的收敛速度。 相似文献
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针对传统的自然梯度算法对语音信号进行盲源分离时,算法存在收敛速度和稳态误差的矛盾。文中提出一种新的变步长自然梯度算法,利用荧火虫算法对自然梯度算法的步长调整,使算法的步长随信号的分离度变化,并通过计算机仿真验证了该算法的有效性,算法的分离效果更好,收敛速度更快,且稳态误差更小。 相似文献