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题名一种并行主偏度分析算法及其在盲源分离上的应用
被引量：3
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作者
李康宁
郭永刚
王肃静
黄石羽
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机构
中国科学院声学研究所声场声信息国家重点实验室
中国科学院大学电子电气与通信工程学院
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出处
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2020年第5期910-919,共10页
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基金
国家自然科学基金(11434012,11874061)资助项目
中国科学院联合基金(6141A010501)资助项目。
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文摘
盲源分离(Blind source separation,BSS)是一种从混合信号中提取和恢复源信号的信号处理方法。在众多BSS算法中,主偏度分析(Principal skewness analysis,PSA)算法是近年来出现的一种以三阶统计量为目标函数的BSS算法,其运算速度快于常规的BSS算法,但因其采用了串行的计算方式,在使用中存在误差累积问题。针对这一问题,本文在PSA算法基础上进行改进,提出了一种并行PSA算法。该算法以并行计算代替串行计算,可以同时估计出各个独立成分对应的方向,避免了误差累积问题。数值仿真实验表明,与PSA算法相比,并行PSA算法既保持了计算速度,同时提高了对源信号的估计准确性。
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关键词
盲源分离(BSS)
偏度
张量
并行主偏度分析
正交化
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Keywords
blind source separation(BSS)
skewness
tensor
parallel principal skewness analysis
orthogonalization
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分类号
TN911.7
[电子电信—通信与信息系统]
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