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题名基于复信息量的频域多通道盲解卷积算法
被引量：4
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作者
许海翔
丛丰裕
史习智
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机构
上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室
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出处
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2008年第3期278-283,共6页
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基金
国家重点实验室开放式基金(VSN-2006-04)资助项目
上海市科委基础研究(05JC14026)项目
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文摘
基于复信息量,发展了一种频域多通道盲解卷积算法。第一阶段,将频域内复变量的伪协方差矩阵融入到分离算法中,能完全实现非线性不相关,从而使得算法性能得到显著提高。第二阶段,通过Kullback-Leibler(KL)距离来解决次序不确定性问题。将复变量出现的频度与复变量幅值的均匀分布相结合的复变量概率密度函数能更加准确地计算KL距离,使得该方法的性能得到改善。空旷场地下的仿真试验证明了所提出的算法更加有效。
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关键词
多通道盲解卷积
伪协方差矩阵
复变量概率密度函数
KL距离
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Keywords
multi-channel blind deconvolution
pseudo-covariance
PDF of complex-valued variable
KL distance
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分类号
TN911.72
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于非参数密度估计的多通道盲解卷积
被引量：1
- 2
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作者
贾鹏
史习智
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机构
上海交通大学振动
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出处
《信号处理》
CSCD
2003年第4期358-361,共4页
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文摘
非参数密度估计方法被用来直接估计在自然梯度盲解郑积算法中遇到的评价函数(score function)。与用一个非线性函数简单地代替评价函数相比较,这种直接估计评价函数的方法的主要优点是:它可以用来对杂系混合信号,即同时包含超高斯和亚高斯的信号,进行盲解卷积。因为评价函数可以被直接的估计出来,因此,就不需要针对不同的源信号选择不同的非线性函数来代替评价函数。这种方法可以用在更加“盲”的情况。
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关键词
信号处理
非参数密度估计
多通道盲解卷积
非线性函数
评价函数
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Keywords
blind deconvolution
hybrid mixtures
kernel density estimation
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分类号
TN911.7
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于FIR滤波器矩阵代数的多通道盲解卷积算法
被引量：1
- 3
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作者
陈少林
陈进
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机构
南京航空航天大学航空宇航学院
上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室
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出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2008年第9期35-39,共5页
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基金
国家自然基金项目(50508016)
机械系统与振动国家重点实验室开放基金项目(VSN-2007-05)
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文摘
通过FIR滤波器矩阵代数将盲源分离算法扩展为多通道盲解卷积算法,得到了多通道盲解卷积的自然梯度算法和等变自适应算法。然后,分别对两纯亚高斯信号的卷积混合信号和两纯超高斯信号的卷积混合信号进行盲解卷积分离,给出了分离滤波器和全局滤波器的脉冲响应以及描述算法性能的IC、IISI和MC-ISI指标,仿真结果表明基于滤波器矩阵代数的多通道盲解卷积自然梯度算法对同系信号的分离和解卷积均具有很好的效果。
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关键词
FIR滤波器矩阵代数
盲源分离
多通道盲解卷积
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Keywords
FIR matrix algebra
blind source separation
multichannel blind deconvolution
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分类号
TB52
[理学—声学]
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