基于信息论的盲源信号分离

来源 :云南大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户：onlymiss

【摘要】

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从混合观测数据向量中恢复出不可直接观测的各个源信号是阵列处理和数据分析的典型问题．独立分量分析是解决这一类问题的新技术，而基于信息论方法的分离技术是独立分量算法中最

【作者】

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杨维娜裴以建蔡光卉肖敏

【机构】

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云南大学信息学院

【出处】

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云南大学学报(自然科学版)

【发表日期】

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2008年5期

【关键词】

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盲源信号分离独立分量分析 FASTICA算法 blind source separation independent component analysis

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从混合观测数据向量中恢复出不可直接观测的各个源信号是阵列处理和数据分析的典型问题．独立分量分析是解决这一类问题的新技术，而基于信息论方法的分离技术是独立分量算法中最常用的分离算法．基于信息论算法中主流的FastICA算法和自然梯度优化算法，使用几组不同的信号进行分离，从理论分析和仿真结果表明了FastICA算法的优越性．

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