| 基于线性预测的自适应递归最小二乘盲源分离 |
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| 引用本文： | 马明,张庆海,徐文浩,邱丽娟. 基于线性预测的自适应递归最小二乘盲源分离[J]. 数据采集与处理, 2008, 23(1): 60-64 |
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| 作者姓名： | 马明 张庆海 徐文浩 邱丽娟 |
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| 作者单位： | 空军第一航空学院航空电子工程系,信阳,464000 |
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| 摘 要： | 为了分离具有时序结构的信号,将线性预测均方误差作为代价函数.使分离出信号的可预测性最大,这样就可以分离出源信号.这种最小均方误差型算法,其在线形式采用瞬时预测误差代替预测误差的期望值.导致收敛速度较慢.为了提高这类算法的收敛速度,本文将线性预测误差的加权平均作为代价函数,提出了递归最小二乘型线性预测盲源分离算法.计算机仿真和实际语音分离试验均表明:提出的算法与最小均方误差型线性预测盲源分离算法相比具有更快的收敛速度,且增加的计算量不大.
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| 关 键 词： | 递归最小二乘 线性预测 盲源分离 线性预测误差 自适应 递归 最小均方误差 盲源分离 Recursive Least Squares Adaptive Linear Prediction 计算量 分离试验 实际语音 算机仿真 分离算法 加权平均 收敛速度 期望值 在线 源信号 可预测性 代价函数 |
| 文章编号： | 1004-9037（2008）01-0060-05 |
| 收稿时间： | 2006-10-20 |
| 修稿时间： | 2007-03-19 |
Adaptive Recursive Least Squares (RLS) for Blind Source Separation Using Linear Prediction |
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| Ma Ming,Zhang Qinghai,Xu Wenhao,Qiu Lijuan. Adaptive Recursive Least Squares (RLS) for Blind Source Separation Using Linear Prediction[J]. Journal of Data Acquisition & Processing, 2008, 23(1): 60-64 |
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| Authors: | Ma Ming Zhang Qinghai Xu Wenhao Qiu Lijuan |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | recursive least squares linear prediction blind source separation |
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