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基于AR模型的盲源分离方法
被引量：
6
1
作者
何继爱
达正花
唐艳娟
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2011年第2期162-166,共5页
不同时间结构的平稳随机信号具有不同的模型结构,平稳随机信号可以由白噪声激励一自回归(AR)模型得到,在某种意义上AR模型与线性预测模型等价。因此,在盲源分离中线性预测模型可以作为度量信号分离的测度。为此从信号预测模型的角度出...
不同时间结构的平稳随机信号具有不同的模型结构,平稳随机信号可以由白噪声激励一自回归(AR)模型得到,在某种意义上AR模型与线性预测模型等价。因此,在盲源分离中线性预测模型可以作为度量信号分离的测度。为此从信号预测模型的角度出发分析推导了一种新的盲源分离算法,并进行了计算机仿真验证,实验结果表明该算法简单有效,便于工程实现。
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关键词
盲源分离
信号模型
线性预测
瑞利熵
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职称材料
题名
基于AR模型的盲源分离方法
被引量：
6
1
作者
何继爱
达正花
唐艳娟
机构
兰州
理工大学计算机与通信
学院
兰州教育学院理科部
出处
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2011年第2期162-166,共5页
基金
国家自然科学基金(61062002)资助项目
甘肃省自然科学基金(1014RJZA011)资助项目
文摘
不同时间结构的平稳随机信号具有不同的模型结构,平稳随机信号可以由白噪声激励一自回归(AR)模型得到,在某种意义上AR模型与线性预测模型等价。因此,在盲源分离中线性预测模型可以作为度量信号分离的测度。为此从信号预测模型的角度出发分析推导了一种新的盲源分离算法,并进行了计算机仿真验证,实验结果表明该算法简单有效,便于工程实现。
关键词
盲源分离
信号模型
线性预测
瑞利熵
Keywords
blind source separation
signal model
linear prediction
Raleigh entropy
分类号
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于AR模型的盲源分离方法
何继爱
达正花
唐艳娟
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2011
6
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