| FSS-kernel与FastICA融合的盲源分离算法研究 |
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| 引用本文： | 汪道德,何鹏举,龙莉莉.FSS-kernel与FastICA融合的盲源分离算法研究[J].计算机工程与应用,2015(2):209-212,270. |
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| 作者姓名： | 汪道德 何鹏举 龙莉莉 |
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| 作者单位： | 1. 西北工业大学 自动化学院,西安,710129
2. 湖南科技学院,湖南 永州,425000 |
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| 基金项目： | 国家部委预研基金；西安市产业技术创新计划、技术转移促进工程(No.CX12178(1))。 |
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| 摘 要： | Fast ICA算法有着比传统ICA算法更快、更稳健的收敛速度,但由于其选用的非线性函数不能很好地符合源信号的统计特性,恢复结果并不理想。针对该问题,提出了一种有限支持样本核函数(FSS-kernel)与Fast ICA融合的盲源分离算法。该方法是通过FSS-kernel算法估计得出源信号概率密度函数,结合Fast ICA算法,实现混合信号的盲分离。仿真结果表明,该方法能够有效地完成混叠信号的分离,通过与传统ICA算法及Fast ICA算法比较,证明了该方法具有更高的分离精度和自适应能力。
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| 关 键 词： | 快速独立分量分析(Fast ICA)算法 有限支持样本核函数(FSS-kernel)算法 盲源分离 算法融合 |
Novel blind source separation method based on FSS-kernel and FastICA combination |
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| WANG Daode,HE Pengju,LONG Lili.Novel blind source separation method based on FSS-kernel and FastICA combination[J].Computer Engineering and Applications,2015(2):209-212,270. |
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| Authors: | WANG Daode HE Pengju LONG Lili |
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| Affiliation: | WANG Daode;HE Pengju;LONG Lili;School of Automation, Northwestern Polytechnical University;Hunan University of Science and Engineering; |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Fast Independent Component Analysis(FastICA)algorithm Finite Support Sample(FSS)-kernel algorithm blind source separation algorithm fusion |
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