| 任意概率密度信号的盲分离 |
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| 引用本文： | 丁铎,贾永强,王映民.任意概率密度信号的盲分离[J].微计算机信息,2005,21(30):165-166. |
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| 作者姓名： | 丁铎 贾永强 王映民 |
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| 作者单位： | 450002,河南郑州解放军信息工程大学信息工程学院 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金60172029 |
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| 摘 要： | 独立分量分析(ICA)是一种把多维随机矢量转换为尽可能统计独立的分量的统计方法,被广泛用于非高斯信号处理领域.本文给出了一种基于峰度的盲源分离(BSS)算法,也可看作是最大似然方法的扩展,解决了最大似然方法限制过多的缺陷,且与用Comon的方法求解Givens矩阵相比,结构清晰、实现简单.仿真证明了算法的有效性.
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| 关 键 词： | ICA 盲源分离 最大似然 扩展最大似然Givens矩阵 |
| 文章编号： | 1008-0570(2005)10-3-0165-02 |
| 修稿时间： | 2005年4月2日 |
Blind Separation of Independent Sources with Any Probability Density Function |
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| Ding,Duo,Jia,Yongqiang,Wang,Yingmin.Blind Separation of Independent Sources with Any Probability Density Function[J].Control & Automation,2005,21(30):165-166. |
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| Authors: | Ding Duo Jia Yongqiang Wang Yingmin |
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