有界混合信号的快速分离算法

摘要：

为从有界混合信号中分离出源信号,提出一种检测和移除稳态波动的有界成分分析算法.该算法基于信号集合紧性和笛卡尔可分性的假设,在不考虑源信号估计的幅度、排列和相位不确定性的条件下,完成独立源和非独立源的分离,对学习曲线的稳态波动首先利用曲线稳态处的相关性进行检测,再使用变步长迭代的方法移除学习曲线的稳态波动,并给出算法停止准则,从而提高算法收敛速度和分离精度.仿真结果表明,该算法能有效分离相关源和非相关源信号,且无论是在无噪声或有噪声的条件下,相对于现有的有界成分分析算法收敛速度更快,精度更高.

关键词：盲源分离、有界成分分析、稳态波动、超椭球、超矩形

所属期刊栏目：42

分类号：TN911

资助基金：国家自然科学基金资助项目61172061;江苏省自然科学基金资助项目BK2011117

在线出版日期：2016-05-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：86-92