基于遗传算法的盲源分离研究
全部作者:汤良 宋佩 张永正第1作者单位:中国矿业大学信息与电气工程学院论文摘要:盲源信号分离[3](Blind Source Separation,BSS)是研究如何从观测到的混合信号中估计或恢复独立的源信号,其核心问题是分离(或解混合)矩阵的学习算法。盲源信号分离在生物医学、语音识别、通信等众多领域有着重要的理论价值和实际意义。独立分量分析是解决该问题的新技术,而基于4阶累计量的联合对角化的JADE[1](Joint Approximate decomposition of Eigen matrices)算法,是独立分量分析最常用的.算法,但此算法在k > 2 时得到近似解,且结果不精确,本文研究了1种基于遗传算法盲源信号分离的算法,此算法克服了JADE 算法的不足,理论分析和仿真结果表明了该算法的可行性和有效性。关键词:盲源信号分离;联合对角化;高阶累计量;遗传算法 (浏览全文)发表日期:2008年04月24日同行评议:
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