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卷积混叠信号的最小互信息量盲分离算法被引量：14: 1; 作者谭丽丽韦岗《通信学报》 EI CSCD 北大核心 1999年第10期49-55,共7页; 本文提出了一种卷积混叠信号的盲分离算法。该算法利用当信号相互独立时互信息量最小的特性作为分离准则，应用随机梯度算法确定分离滤波器的系数，文中给出了详细的理论推导。理论分析及实验仿真证明了算法的有效性。; 关键词盲分离熵最小互信息量盲解卷信号处理; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种改进的最大熵方法在船舶辐射噪声盲分离中的应用被引量：1: 2; 作者孔薇杨杰周越《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第12期1962-1965,1971,共5页; 对于船舶辐射噪声信号的盲信号分离(BSS)问题,由于常用的最小互信息(MMI)方法需要估计输出信号的高阶累积量,这对于非高斯、非平稳的船舶辐射噪声来说信号估计的精度将会降低.为此,本文验证了最大熵(ME)方法在处理此类复杂信号时能作为... 展开更多; 关键词盲信号分离最大熵最小互信息高斯混合模型船舶噪声辐射噪声; 在线阅读下载PDF 职称材料

盲信号分离的现状和展望被引量：17: 3; 作者李木森毛剑琴《信息与电子工程》 2003年第1期69-79,共11页; 盲信号分离是近几年才发展起来,用于解决从混合观测数据中分离源信号的一门新技术,已在许多领域获得了广泛应用。本文介绍了盲分离的主要理论和两大类实现方法——独立分量分析和非线性主分量分析,并在此基础上介绍了实现盲信号分离的... 展开更多; 关键词育信号分离独立分量分析最小互信息法非线性主分量分析最大熵法; 在线阅读下载PDF 职称材料

广义高斯混合模型的自适应盲信号分离被引量：1: 4; 作者马诚谢蓉蓉 +2 位作者李云红陈锦妮史含驰《电子设计工程》 2023年第14期167-172,共6页; 针对传统盲信号分离算法中信号概率密度函数计算速度慢、计算效果一般等问题,提出一种广义高斯混合模型的自适应盲信号分离算法。该算法根据信号拖尾特性的不同,自适应地选取t分布与广义高斯模型,分别估计重拖尾信号和轻拖尾信号的概率... 展开更多; 关键词盲信号分离评价函数概率密度函数最小互信息; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于自适应互信息极小化算法的混合语音信号分离: 5; 作者张克廷《佳木斯大学学报（自然科学版）》 CAS 2008年第4期506-508,共3页; 针对混合语音信号的盲分离问题,基于自适应的互信息极小化算法是一个非常良好的解决办法,本文深入研究了该算法,并且为了加快算法的收敛速度,对该算法进行了改进,文章最后给出的实验结果表明,改进后的算法在分离语音信号和收敛速度上,... 展开更多; 关键词盲信号分离混合语音分离互信息极小化; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名卷积混叠信号的最小互信息量盲分离算法被引量：14: 1; 作者谭丽丽韦岗; 机构华南理工大学无线电与自控研究所; 出处《通信学报》 EI CSCD 北大核心 1999年第10期49-55,共7页; 基金国家自然科学基金国家教委博士点基金 +2 种基金国家教委跨世纪人才培养基金霍英东青年教师基金广东省自然科学基金; 文摘本文提出了一种卷积混叠信号的盲分离算法。该算法利用当信号相互独立时互信息量最小的特性作为分离准则，应用随机梯度算法确定分离滤波器的系数，文中给出了详细的理论推导。理论分析及实验仿真证明了算法的有效性。; 关键词盲分离熵最小互信息量盲解卷信号处理; Keywords blind signal separation,entropy,minimum mutual information,blind deconvolution; 分类号 TN911.23 [电子电信—通信与信息系统] TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种改进的最大熵方法在船舶辐射噪声盲分离中的应用被引量：1: 2; 作者孔薇杨杰周越; 机构上海交通大学图像处理与模式识别研究所; 出处《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第12期1962-1965,1971,共5页; 基金国家自然科学基金资助项目(30170274) 国防科技重点实验室基金资助项目(51444100304JW0301); 文摘对于船舶辐射噪声信号的盲信号分离(BSS)问题,由于常用的最小互信息(MMI)方法需要估计输出信号的高阶累积量,这对于非高斯、非平稳的船舶辐射噪声来说信号估计的精度将会降低.为此,本文验证了最大熵(ME)方法在处理此类复杂信号时能作为最佳对比函数的条件,并在此基础上用高斯混合模型来估计信号的概率分布,提高了信号概率密度估计的精度;同时在算法的迭代过程中使用自然梯度下降法代替随机梯度下降法,提高了算法的收敛速度.通过对船舶辐射噪声信号的盲分离实验,证明了此分离算法是有效的.; 关键词盲信号分离最大熵最小互信息高斯混合模型船舶噪声辐射噪声; Keywords blind signal separation (BSS) maximum entropy (ME) minimum mutual information (MMI) Gaussian mixture model ships noise radiated noise; 分类号 TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名盲信号分离的现状和展望被引量：17: 3; 作者李木森毛剑琴; 机构北京航空航天大学第七研究室; 出处《信息与电子工程》 2003年第1期69-79,共11页; 基金国家自然科学基金资助项目(10276005); 文摘盲信号分离是近几年才发展起来,用于解决从混合观测数据中分离源信号的一门新技术,已在许多领域获得了广泛应用。本文介绍了盲分离的主要理论和两大类实现方法——独立分量分析和非线性主分量分析,并在此基础上介绍了实现盲信号分离的不同算法、在非线性混合情况下的算法以及盲信号分离将来的发展方向。; 关键词育信号分离独立分量分析最小互信息法非线性主分量分析最大熵法; Keywords blind source separation independent component analysis nonlinear principle component analysis minimum mutual information maximum entropy; 分类号 TN911 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名广义高斯混合模型的自适应盲信号分离被引量：1: 4; 作者马诚谢蓉蓉李云红陈锦妮史含驰; 机构西安工程大学电子信息学院; 出处《电子设计工程》 2023年第14期167-172,共6页; 基金陕西省科技厅自然科学基础研究重点项目(2022JZ-35)。; 文摘针对传统盲信号分离算法中信号概率密度函数计算速度慢、计算效果一般等问题,提出一种广义高斯混合模型的自适应盲信号分离算法。该算法根据信号拖尾特性的不同,自适应地选取t分布与广义高斯模型,分别估计重拖尾信号和轻拖尾信号的概率密度函数,通过建立峭度和形状因子的查找表得到不同信号评价函数的估计值,并对亚高斯信号和超高斯信号的混合信号进行有效分离。实验结果表明,该算法能对传统算法难以分离的重拖尾与轻拖尾混合信号进行快速有效的分离,具有较好的分离效果。; 关键词盲信号分离评价函数概率密度函数最小互信息; Keywords blind signal separation evaluation function probability density function minimum mutual information; 分类号 TN912 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于自适应互信息极小化算法的混合语音信号分离: 5; 作者张克廷; 机构枣庄学院计算机科学系; 出处《佳木斯大学学报（自然科学版）》 CAS 2008年第4期506-508,共3页; 文摘针对混合语音信号的盲分离问题,基于自适应的互信息极小化算法是一个非常良好的解决办法,本文深入研究了该算法,并且为了加快算法的收敛速度,对该算法进行了改进,文章最后给出的实验结果表明,改进后的算法在分离语音信号和收敛速度上,都是非常有效的.; 关键词盲信号分离混合语音分离互信息极小化; Keywords blind signal separation separation of mixed speeches minimum mutual information; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	卷积混叠信号的最小互信息量盲分离算法	谭丽丽韦岗	《通信学报》 EI CSCD 北大核心	1999	14	在线阅读下载PDF 职称材料
2	一种改进的最大熵方法在船舶辐射噪声盲分离中的应用	孔薇杨杰周越	《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2004	1	在线阅读下载PDF 职称材料
3	盲信号分离的现状和展望	李木森毛剑琴	《信息与电子工程》	2003	17	在线阅读下载PDF 职称材料
4	广义高斯混合模型的自适应盲信号分离	马诚谢蓉蓉李云红陈锦妮史含驰	《电子设计工程》	2023	1	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于自适应互信息极小化算法的混合语音信号分离	张克廷	《佳木斯大学学报（自然科学版）》 CAS	2008	0	在线阅读下载PDF 职称材料