自然梯度相关论文
卷积混合盲源分离的时域算法在分离滤波器较短的情况下,分离效果良好,但当分离滤波器较长时(几百阶或上千阶)时,算法的收敛速度变......
数字信息化和大数据背景下，大规模机器学习的核心之一是研究收敛速度快、计算复杂度低的数值优化算法。由于数据规模的增大和机器学......
指出了许多无监督或半监督机器学习算法依赖于贝叶斯概率模型,这些模型中参数的后验分布通常难以计算.VI是一种通过优化算法近似后......
指出了许多无监督或半监督机器学习算法依赖于贝叶斯概率模型,这些模型中参数的后验分布通常难以计算。VI是一种通过优化算法近似......
盲源分离是从所谓的“鸡尾酒会”问题中引出的，近几年来，已经成为信号处理领域的研究热点，并获得了迅速的发展。 本文主要介绍了盲......
在源信号和传输信道未知情况下,仅利用接收天线的观测数据恢复源信号,称为盲信号分离.盲信号分离因为在无线通信、雷达和声纳、图......
盲源分离是指在源信号和其混合过程未知的情况下，仅利用观测信号来恢复或提取独立的各个源信号的方法。盲源分离作为数字信号处理领......
卣源分离是指在不知道源信号和传输信道参数的情况下,根据源信号的统计特性,仅由观测信号来恢复或分离出源信号的过程。盲源分离作......
本文应用信息理论和优化学习等知识,研究了多种情况下的盲混合物信号的自适应分离法,并将得到的理论结果应用到现实及模拟信号处理......
近年来,盲信号处理(盲源分离、盲均衡、盲系统辨识、盲反卷积)方法的研究已经成为信号处理、神经网络等领域一个引人注目的热点问......
独立分量分析(Independent Component Analysis，ICA)是近年来出现的一种新颖的信号处理方法，其目的是从观测到的混合信号中分离或提......
盲源分离是在不知道源信号和传输信道的先验信息的情况下,仅由观测到的混合信号恢复出源信号的过程。自然梯度算法作为盲源分离的......
近年来,盲源分离(Blind Source Separation,BSS)作为智能信号处理领域新兴的一种方法,因其仅仅根据观测信号的特性就能恢复出源信......
盲源分离作为通信对抗侦察领域的一种重要手段,近年来受到更加广泛的重视,深入研究盲源分离技术有着重要的军事意义。本文针对通信......
循环平稳信号盲分离算法是在源信号、传输通道均未知的情况下,从传感器采集信号中恢复原循环平稳信号。建立瞬时混合模型下的代价......
针对具有二阶非平稳特性的源信号盲分离问题,提出一种基于自组织神经网络的在线盲源分离新算法.利用自组织神经网络构建一种多层盲......
盲分离方法是近来出现的一种先进的信号处理方法.本文基于互信息最小化原理,给出了基于自然梯度的盲分离算法,并进行了仿真与实际......
盲源分离问题就是从一组传感器端的观测信号中分离或提取出源信号的一个过程，对源信号我们完全未知或知之甚少，仅有源信号间相互独立......
盲信号处理理论和方法是近二十几年来发展起来的信号处理领域的一个重要的研究热点。基于提高被动声纳的检测能力，本文用盲源分离技......
本文围绕机械声学故障诊断中的噪声信号分离方法和声源识别定位这两个关键问题进行研究.首先,论文分别对盲信号处理技术和可视化声......
信号盲处理技术，是近二十年来出现的一种新兴的信号处理方法，给信号处理中的多源问题提供了一个全新的思路。本文根据水中兵器对水声......
在语音和听觉信号处理领域中,如何从多个说话者的混合语音信号中分离出各个语音源信号或提取出人们感兴趣的目标语音,来模仿人类的......
盲信号分离是信号处理领域中用于阵列处理和数据分析的一种新的技术,其主要任务就是在不知道源信号和传输通道的先验信息的情况下,......
贝叶斯阴阳(BYY)谐和学习理论是一种崭新的统计学习理论与方法,可直接应用于混合高斯模型的建模及其聚类分析.这种学习机制是通过......
在未知传输通道特性及源信号分布先验知识的情形下,仅仅通过观测信号来实现信号识别或信号恢复的过程称为盲信号分离.盲信号分离技......
图像分割是指将图像按照不同特征划分成若干个具有相似性或一致性的区域，并提取出感兴趣目标的过程。它是图形识别和计算机视觉领域......
研究源信号数目未知与/或动态变化情况下的盲信号分离问题.首先证明若混合矩阵满列秩(观测信号的数目m不小于源信号的数目n),则互......
传统盲分离理论假设源信号相互独立,通常采用独立元分析方法等实现盲分离,无法解决实际应用中出现的欠定混叠、相关源信号混叠等挑......
研究在线盲信号分离问题,先提出一种递归最小二乘(RLS)由化算法,然后与一种基于自然梯度的RLS信号分离算法相结合,并经合理近似,得......
与自然梯度盲源分离算法相比,不完整自然梯度算法避免因源信号非平稳或幅值快速变化而引起的数值不稳定.在深入分析和推导该算法的......
对于主组件分析模型,传统方法利用特征值分解的方法求解,其计算复杂度为O(ND2),其中N表示数据规模,D表示数据的维度.概率主组件分......
结合盲分离算法和热催化传感器特性，对混合气体进行分离，讨论了混合气体分析的盲可分离性。使用一个热催化传感器，引用自然梯度的盲分......
针对移频轨道电路移频键控信号FSK等的非平稳性,在正交性约束的自然梯度算法的基础上,提出1种利用估计函数的自适应可变步长自然梯......
基于自然梯度原则并利用信号的时间相关属性对一类代价函数进行推导,获得一种新的非平稳信号自适应盲分离算法.算法利用样本的多时......
针对雷达接收机在现代战场复杂电磁环境下接收到的混叠信号,提出了一种基于二阶矩的信号盲源分离方法。在混合信号球化过程中,对于......
文中运用广义维纳过程的零记忆非线性变换法（Zero Memory Nonlinearity．ZMNL）获得K分布雷达杂波的序列，由此得到神经网络所需的训练样......
摘 要：本文首先介绍了盲源分离的背景和基本理论，针对自然梯度盲源分离算法中存在的缺陷，在算法的当前自适应迭代规则中，部分的加入前......
对于传统的自然梯度算法，在处理非平稳信号时，在步长更新迭代过程中，非平稳信号变化幅度过快而导致分离矩阵幅度变化的不稳定，从而影响......
【正】今年的高考政治命题,吸取了以往试题的优点,保持了试题的相对稳定,向科学化、标准化方向发展。试卷的第二、三、四、五题和......
近年来强化学习中的策略梯度方法以其良好的收敛性能吸引了广泛的关注。研究了平均模型中的自然梯度算法,针对现有算法估计梯度时......
针对传统盲信号分离方法通过估计分离矩阵实现盲信号分离难以同时适应适定、欠定和过定模型的问题，给出了一种新的方法，直接估计混叠......
首先定义了描述信号分离状态的分离度，并利用分离度作为参数来控制自然梯度算法中的步长因子，从而首次提出了一种基于分离状态的步长......
传统检测器(单用户匹配滤波)利用扩频码之间的互相关特性来区分各用户信号.而在实际应用中，信道噪声和近距离用户对远距离用户的强......
提出了一种改进的互信息量最小化非线性盲源分离算法,改善了优化算法在串音误差方面大等的不足。该方法利用自然梯度优化算法来优......
策略梯度作为一种能够有效解决连续空间决策问题的方法得到了广泛研究,但由于在策略估计过程中存在较大方差,因此,基于策略梯度的......
