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题名基于超平面法矢量的欠定盲混合矩阵估计
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作者
赵知劲
卢宏
徐春云
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机构
杭州电子科技大学通信工程学院
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出处
《电声技术》
2010年第12期40-44,共5页
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基金
国防科技重点实验室基金资助项目(9140C131010109DZ46)
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文摘
源信号稀疏性差时,基于源信号稀疏特性的欠定盲混合矩阵估计算法,通常先聚类求得混合矢量张成的超平面,然后估计混合矩阵。但此方法涉及运算量较大的超平面聚类,算法效率低。针对这一缺陷,提出了一种新的混合矩阵估计算法。先由所提出的基于梯度法的法矢量更新方法求得超平面法矢量的估计,然后求出混合矩阵。该方法不需要进行超平面聚类,大大降低了运算量,提高了混合矩阵估计效率。仿真结果证明了该方法的正确性和有效性。
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关键词
欠定盲信道估计
稀疏性
超平面聚类
超平面法矢量
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Keywords
underdetermined blind mixing matrix estimation
sparsity
hyperplane clustering
normal vector of hyperplane
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分类号
TN911
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于KM-PCA稀疏信号的盲源分离算法
被引量：2
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作者
何继爱
何勇
肖丹丹
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机构
兰州理工大学计算机与通信学院
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出处
《兰州理工大学学报》
CAS
北大核心
2012年第4期80-84,共5页
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文摘
欠定盲信道估计是欠定盲源分离的关键组成部分,其估计精度直接影响到源信号的估计精度.基于充分稀疏假设,在K均值聚类的基础上,提出一种新的欠定盲信道估计算法——K均值与主成分分析方法(KM-PCA算法).该算法首先对观测数据进行K均值聚类,然后对聚类分析结果分别进行主成分分析,修正其聚类中心,从而提高混叠矩阵的估计精度.采用语音信号进行的仿真实验表明,KM-PCA算法简单有效,估计精度优于传统的欠定盲信道估计算法.
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关键词
欠定盲信道估计
欠定盲源分离
K均值聚类
主成分分析
稀疏信号
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Keywords
underdetermined blind channel estimation
underdetermined blind source separation
K- means clustering
principal component analysis
sparse signal
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分类号
TN911.7
[电子电信—通信与信息系统]
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