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自然梯度盲源分离算法通常采用固定步长,但这样做会造成算法收敛速度慢和跟踪能力差.为此,提出了一种新的自然梯度自适应步长盲源分离算法,使步长在每次迭代中根据其他参数的变化做出相应的调整.在非稳态环境下,计算机仿真试验结果表明,新算法不仅具有良好盲分离性能,而且在上述两个方面都有了较大改善.
一种新的自适应步长盲源分离算法
【摘 要】
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自然梯度盲源分离算法通常采用固定步长,但这样做会造成算法收敛速度慢和跟踪能力差.为此,提出了一种新的自然梯度自适应步长盲源分离算法,使步长在每次迭代中根据其他参数的
【机 构】
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太原理工大学信息工程学院
【出 处】
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现代电子技术
【发表日期】
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2005年24期
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