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从数量繁多的混合信号中提取出具有时间结构的感兴趣源信号是当今信号处理领域的一个研究热点。然而,传统的盲提取算法在提取精度和算法鲁棒性上都存在欠缺。文中针对上述问题提出一种基于非高斯性和时间结构的盲源提取算法,利用固定点学习算法提取出源信号并分析算法的稳定性,仿真结果证实了算法的有效性和先进性。
一种针对具有时间结构的源信号盲源提取算法
【摘 要】
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从数量繁多的混合信号中提取出具有时间结构的感兴趣源信号是当今信号处理领域的一个研究热点。然而,传统的盲提取算法在提取精度和算法鲁棒性上都存在欠缺。文中针对上述问
【机 构】
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北京宇航系统工程研究所,哈尔滨工程大学信息与通信工程学院
【出 处】
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信息技术
【发表日期】
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2017年8期
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