【摘 要】
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针对电力线通信中的α脉冲噪声影响,以及传统的噪声抑制算法受限于噪声的先验信息的问题,提出一种基于幂迭代的快速独立成分分析算法(PowerICA)。在此工作中,首先通过加权处
【机 构】
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四川轻化工大学人工智能四川省重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金青年科学基金项目(61801319),四川理工学院研究生创新基金(Y2018038)
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针对电力线通信中的α脉冲噪声影响,以及传统的噪声抑制算法受限于噪声的先验信息的问题,提出一种基于幂迭代的快速独立成分分析算法(PowerICA)。在此工作中,首先通过加权处理构建伪观测信号,将单通道的盲分离模型转换为多通道正定模型;然后利用提出的盲分离算法进行噪声和源信号分离工作;最后仿真验证了提出算法的有效性。实验研究分析表明,提出的算法比FastICA算法分离效果更好,分离更稳定,所需要的时间也更少,提高了通信信号处理的实时性。
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