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一种改进的势函数欠定盲源分离算法 被引量:6
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作者 付卫红 王璐 马丽芬 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第6期1-5,88,共6页
针对原有的拉普拉斯混合模型势函数法复杂度高、随机选取部分观测数据点作为初始聚类中心的算法聚类结果不稳定、准确率低的问题,提出了一种改进的势函数欠定盲源分离算法.该算法在基于密度概念的基础上,以簇内距离小、簇间距离大为原则... 针对原有的拉普拉斯混合模型势函数法复杂度高、随机选取部分观测数据点作为初始聚类中心的算法聚类结果不稳定、准确率低的问题,提出了一种改进的势函数欠定盲源分离算法.该算法在基于密度概念的基础上,以簇内距离小、簇间距离大为原则,选取部分高密度点作为势函数的初始聚类中心.理论分析与仿真实验表明,改进算法的复杂度大大降低,而估计准确度降低很少.在信噪比为10dB时,该算法仿真时间降为原始势函数法的5%;相对随机选取算法,在计算复杂度基本一致的前提下,该算法的估计准确度大大提高,源信号个数估计准确率由61%提高到85%,混合矩阵估计误差由0.47下降为0.27. 展开更多
关键词 欠定盲源分离 混合矩阵估计 势函数法 密度法 初始聚类中心
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基于聚类分析的无线暂态信号的盲分类 被引量:1
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作者 李林峰 赵国庆 隋绍勇 《现代电子技术》 2007年第5期61-62,68,共3页
在通信个体识别中,含有重要信息的暂态信号起着重要的作用。在无训练样本的情况下,先将暂态信号通过小波变换进行消噪,再用K-调和均值聚类算法来进行分类识别。仿真证明,在等信噪比和相同类数目的情况下,调和均值聚类和K-means算法的综... 在通信个体识别中,含有重要信息的暂态信号起着重要的作用。在无训练样本的情况下,先将暂态信号通过小波变换进行消噪,再用K-调和均值聚类算法来进行分类识别。仿真证明,在等信噪比和相同类数目的情况下,调和均值聚类和K-means算法的综合应用,不仅解决了非平稳的暂态信号的分类,而且其计算量少,对高维数据的分类效果也较明显。 展开更多
关键词 K-调和均值聚类 暂态信号 聚类中心 盲分类
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