【摘 要】
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针对源信号统计独立的盲源分离（Blind Source Separation,BSS）问题,提出了一种基于Givens矩阵和联合非线性不相关的盲源分离新算法。由于分离信号独立性的度量是影响算法有效性
【机 构】
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南京工业大学电子与信息工程学院,南京工业大学理学院
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针对源信号统计独立的盲源分离（Blind Source Separation,BSS）问题,提出了一种基于Givens矩阵和联合非线性不相关的盲源分离新算法。由于分离信号独立性的度量是影响算法有效性的重要因素,因此首先提出了一种改进的度量独立性的方法,该方法以独立源信号的联合非线性不相关来度量独立性;其次,结合Givens矩阵可以对分离矩阵施加正交性约束且能减少要估计参数个数的性质,将盲源分离问题转化成无约束优化问题,并利用拟牛顿法中的BFGS算法求解该无约束优化问题,得到分离矩阵;最后,通过模拟混合信号
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