基于K-SCA假设的欠定盲源分离

摘要：

传统稀疏算法对信号的稀疏程度要求高、抗噪能力差.针对该问题,从K-SCA假设出发,提出一种基于超平面隶属度函数的欠定盲源分离算法.该函数基于局部统计,具有良好的抗噪性能,适用于噪声和信号稀疏程度较低条件下的信号分离.实验结果表明,相比同类算法,该算法对信号稀疏要求低、分离精度高、容噪能力强.

关键词：K-SCA假设、欠定盲源分离、超平面聚类、稀疏分析

所属期刊栏目：38

分类号：TN911

在线出版日期：2012-05-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：187-189