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一种鲁棒的病态混叠信号欠定盲源分离算法
被引量：
2
1
作者
马捷
黄高明
+1 位作者
左炜
高俊
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2013年第10期2378-2383,共6页
噪声环境下的病态混叠信号具有较强的空间复共线性,因此基于聚类的稀疏分量分析(SCA)方法难以在欠定条件下对其进行有效的分离。针对这一问题,该文首先建立了噪声环境下病态混叠信号欠定盲源分离问题的数学模型,分析了基于线性聚类的SC...
噪声环境下的病态混叠信号具有较强的空间复共线性,因此基于聚类的稀疏分量分析(SCA)方法难以在欠定条件下对其进行有效的分离。针对这一问题,该文首先建立了噪声环境下病态混叠信号欠定盲源分离问题的数学模型,分析了基于线性聚类的SCA方法在解决该问题时的局限性,提出了一种基于SCA和非正交联合对角化(NJD)的分离算法,该方法利用NJD不要求混叠矩阵为酉矩阵的特性,较好地解决了欠定盲源分离中的病态混叠问题。仿真实验表明,该方法在信号分离效果、噪声鲁棒性以及病态混叠鲁棒性上都明显优于基于启发式聚类粒子群优化的(CGPSO)的SCA方法。
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关键词
信号处理
欠定盲源分离
病态混叠
非正交联合对角化
稀疏分量分析
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职称材料
题名
一种鲁棒的病态混叠信号欠定盲源分离算法
被引量：
2
1
作者
马捷
黄高明
左炜
高俊
机构
海军工程大学电子工程学院
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2013年第10期2378-2383,共6页
基金
国家高技术研究发展计划(2011AAXXXX061)
国家自然科学基金(60901069)资助课题
文摘
噪声环境下的病态混叠信号具有较强的空间复共线性,因此基于聚类的稀疏分量分析(SCA)方法难以在欠定条件下对其进行有效的分离。针对这一问题,该文首先建立了噪声环境下病态混叠信号欠定盲源分离问题的数学模型,分析了基于线性聚类的SCA方法在解决该问题时的局限性,提出了一种基于SCA和非正交联合对角化(NJD)的分离算法,该方法利用NJD不要求混叠矩阵为酉矩阵的特性,较好地解决了欠定盲源分离中的病态混叠问题。仿真实验表明,该方法在信号分离效果、噪声鲁棒性以及病态混叠鲁棒性上都明显优于基于启发式聚类粒子群优化的(CGPSO)的SCA方法。
关键词
信号处理
欠定盲源分离
病态混叠
非正交联合对角化
稀疏分量分析
Keywords
Signal processing
Underdetermined blind sources separation
Ill-conditioned mixing
nonorthogonaljoint diagonalization （njd）
Sparse Component Analysis （SCA）
分类号
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种鲁棒的病态混叠信号欠定盲源分离算法
马捷
黄高明
左炜
高俊
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2013
2
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