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基于独立分量分析的自适应在线算法 总被引:1,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
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为保证基坑安全施工,验证新型钢支撑的支护效果,对南京国际博览中心三期基坑钢支撑进行有限元分析和监测。该基坑开挖深度大、土层条件差、设置1道内支撑,主要监测的项目有钢支撑轴力和温度、钢支撑挠度、立柱隆沉、钢支撑支护区域测斜、坑顶位移等。结果表明:支撑轴力随着基坑开挖至坑底增大,有限元计算的支撑轴力和监测结果一致。轴力随着温度的变化为30~50kN/℃。钢支撑挠度和立柱微小的变化,不影响支撑体系的安全稳定。钢支撑的支护效果略优于混凝土支撑,变形在设计和规范允许的范围。 相似文献
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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[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
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