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基于贝叶斯混合源分离方法的声纳探测误差模型: 1; 作者滕敏袁建《指挥控制与仿真》 2012年第6期41-44,共4页; 声纳的探测误差模型是声纳仿真的核心技术。针对现有的声纳误差白噪声模型仿真逼真度低的问题,提出了基于贝叶斯混合源分离方法,建立了声纳的探测误差模型,提高了声纳误差模型的性能。与传统的白噪声仿真方法相比,基于贝叶斯混合源分离... 展开更多; 关键词贝叶斯混合源分离方法声纳探测误差模型白噪声模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种新的盲声源信号分离方法及其应用被引量：6: 2; 作者张西宁穆安乐温广瑞《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第1期6-8,20,共4页; 从盲声源信号的独立性出发,提出了一种新的盲声源混合信号分离方法.该方法基于信号联合概率的分布统计,利用信号联合概率的方向导数熵最小获得最佳的旋转角度,最终实现盲信号分离.与快速独立分量分析方法及神经网络方法相比,该方法不需... 展开更多; 关键词声源信号混合信号盲信号分离声音信号分布统计独立分量分析故障联合概率迭代计算神经网络方法; 在线阅读下载PDF 职称材料

含噪独立分量分析的期望最大化算法被引量：6: 3; 作者张和发李立萍《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第4期527-531,共5页; 把期望最大化(EM)算法应用到含噪ICA模型中,即假定源信号具有统计独立性,并将其放在贝叶斯估计框架中,提出一种解决含噪独立分量分析(ICA)的期望最大化(EM)算法。在含噪ICA模型中,假设源信号的均值和方差服从更为一般的均匀分布,提出的E... 展开更多; 关键词贝叶斯方法盲源分离期望最大化算法独立分量分析; 在线阅读下载PDF 职称材料