【摘 要】
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传统的基于K均值聚类算法及最小路径法的欠定盲源分离（BSS）两步法存在K值难以确定、对初始值敏感、噪声和奇异点难以排除以及相对缺乏理论依据等诸多不足.针对以上问题,提出了
【机 构】
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辽宁大学物理学院,辽宁科技学院机械工程学院
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传统的基于K均值聚类算法及最小路径法的欠定盲源分离（BSS）两步法存在K值难以确定、对初始值敏感、噪声和奇异点难以排除以及相对缺乏理论依据等诸多不足.针对以上问题,提出了基于势函数及压缩感知理论的新型两步算法.首先利用多峰值粒子群寻优算法改进的势函数法来估计混合矩阵;然后利用估计矩阵来构建传感矩阵,并将基于正交匹配追踪的压缩感知算法引入欠定盲源分离过程中;最后实现源信号的重构.仿真实验结果表明,混合矩阵最高估计精度达到99.13％,重构信号干扰比均高于10 dB,很好地满足了重构精度的要求,验证了所提算法
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