自然梯度相关论文
数字信息化和大数据背景下，大规模机器学习的核心之一是研究收敛速度快、计算复杂度低的数值优化算法。由于数据规模的增大和机器学......
盲源分离是从所谓的“鸡尾酒会”问题中引出的，近几年来，已经成为信号处理领域的研究热点，并获得了迅速的发展。 本文主要介绍了盲......
在源信号和传输信道未知情况下,仅利用接收天线的观测数据恢复源信号,称为盲信号分离.盲信号分离因为在无线通信、雷达和声纳、图......
盲源分离是指在源信号和其混合过程未知的情况下，仅利用观测信号来恢复或提取独立的各个源信号的方法。盲源分离作为数字信号处理领......
本文应用信息理论和优化学习等知识,研究了多种情况下的盲混合物信号的自适应分离法,并将得到的理论结果应用到现实及模拟信号处理......
MIMO技术和OFDM技术相结合可以克服无线信道频率选择性衰落,增加系统容量,提高频谱利用率,成为4G中关键技术之一。然而MIMO-OFDM的......
近年来,盲信号处理(盲源分离、盲均衡、盲系统辨识、盲反卷积)方法的研究已经成为信号处理、神经网络等领域一个引人注目的热点问......
独立分量分析(Independent Component Analysis，ICA)是近年来出现的一种新颖的信号处理方法，其目的是从观测到的混合信号中分离或提......
近年来,盲源分离(Blind Source Separation,BSS)作为智能信号处理领域新兴的一种方法,因其仅仅根据观测信号的特性就能恢复出源信......
仅根据观测信号将源信号分离出来的过程被称为盲源分离。盲源分离技术凭借其独特的性质,在信号处理和神经网络等多个学科领域得到......
盲源分离作为通信对抗侦察领域的一种重要手段,近年来受到更加广泛的重视,深入研究盲源分离技术有着重要的军事意义。本文针对通信......
盲源分离问题就是从一组传感器端的观测信号中分离或提取出源信号的一个过程，对源信号我们完全未知或知之甚少，仅有源信号间相互独立......
盲信号处理理论和方法是近二十几年来发展起来的信号处理领域的一个重要的研究热点。基于提高被动声纳的检测能力，本文用盲源分离技......
信号盲处理技术，是近二十年来出现的一种新兴的信号处理方法，给信号处理中的多源问题提供了一个全新的思路。本文根据水中兵器对水声......
在语音和听觉信号处理领域中,如何从多个说话者的混合语音信号中分离出各个语音源信号或提取出人们感兴趣的目标语音,来模仿人类的......
盲信号分离是信号处理领域中用于阵列处理和数据分析的一种新的技术,其主要任务就是在不知道源信号和传输通道的先验信息的情况下,......
在未知传输通道特性及源信号分布先验知识的情形下,仅仅通过观测信号来实现信号识别或信号恢复的过程称为盲信号分离.盲信号分离技......
图像分割是指将图像按照不同特征划分成若干个具有相似性或一致性的区域，并提取出感兴趣目标的过程。它是图形识别和计算机视觉领域......
研究源信号数目未知与/或动态变化情况下的盲信号分离问题.首先证明若混合矩阵满列秩(观测信号的数目m不小于源信号的数目n),则互......
传统盲分离理论假设源信号相互独立,通常采用独立元分析方法等实现盲分离,无法解决实际应用中出现的欠定混叠、相关源信号混叠等挑......
研究在线盲信号分离问题,先提出一种递归最小二乘(RLS)由化算法,然后与一种基于自然梯度的RLS信号分离算法相结合,并经合理近似,得......
与自然梯度盲源分离算法相比,不完整自然梯度算法避免因源信号非平稳或幅值快速变化而引起的数值不稳定.在深入分析和推导该算法的......
对于主组件分析模型,传统方法利用特征值分解的方法求解,其计算复杂度为O(ND2),其中N表示数据规模,D表示数据的维度.概率主组件分......
结合盲分离算法和热催化传感器特性，对混合气体进行分离，讨论了混合气体分析的盲可分离性。使用一个热催化传感器，引用自然梯度的盲分......
针对移频轨道电路移频键控信号FSK等的非平稳性,在正交性约束的自然梯度算法的基础上,提出1种利用估计函数的自适应可变步长自然梯......
针对雷达接收机在现代战场复杂电磁环境下接收到的混叠信号,提出了一种基于二阶矩的信号盲源分离方法。在混合信号球化过程中,对于......
文中运用广义维纳过程的零记忆非线性变换法（Zero Memory Nonlinearity．ZMNL）获得K分布雷达杂波的序列，由此得到神经网络所需的训练样......
摘 要：本文首先介绍了盲源分离的背景和基本理论，针对自然梯度盲源分离算法中存在的缺陷，在算法的当前自适应迭代规则中，部分的加入前......
对于传统的自然梯度算法，在处理非平稳信号时，在步长更新迭代过程中，非平稳信号变化幅度过快而导致分离矩阵幅度变化的不稳定，从而影响......
近年来强化学习中的策略梯度方法以其良好的收敛性能吸引了广泛的关注。研究了平均模型中的自然梯度算法,针对现有算法估计梯度时......
针对传统盲信号分离方法通过估计分离矩阵实现盲信号分离难以同时适应适定、欠定和过定模型的问题，给出了一种新的方法，直接估计混叠......
传统检测器(单用户匹配滤波)利用扩频码之间的互相关特性来区分各用户信号.而在实际应用中，信道噪声和近距离用户对远距离用户的强......
提出了一种改进的互信息量最小化非线性盲源分离算法,改善了优化算法在串音误差方面大等的不足。该方法利用自然梯度优化算法来优......
提出一种利用盲源分离技术对齿轮箱混合故障进行诊断的方法。该方法以最小互信息量为准则，采用自然梯度的自适应算法求解统计独立源......
为克服自然梯度算法收敛速度和稳态误差之间的矛盾,提出了一种引入动量因子的双自适应自然梯度算法,该算法将动量因子分别引入到自......
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......
自然梯度算法是盲源分离的重要方法,本文在介绍分析自然梯度算法基础上,将共轭梯度和自然梯度相结合改进了自然梯度算法的学习规则......
简要介绍独立成分分析(ICA)及其模型,然后在极大似然估计的框架下,基于两类参数模型—Gaussian混合密度模型和Pearson系统模型,研......
基于多时延解相关准则并利用自然梯度原则推导出一种非平稳信号在卷积混合情况下的自适应盲分离算法,仅通过对有限个观测时延样本......
基于广义Gauss概率密度模型对超Gauss和亚Gauss源混合信号进行盲分离，在Stiefel流形的自然梯度法框架下，分析了独立成分分析算法的局......
基于独立分量分析的盲信号分离问题,提出了一种选优估计函数的新方法,即在信号分离的初始阶段选择具有良好暂态特性的估计函数,而......
自然梯度算法比随机梯度算法有更好的收敛性能和数值稳定性,块递归算法需要较少的运算时间.结合这两者的优点,提出一种基于块递归......
盲信号分离是信号处理领域的一个重要问题.其目的是当满足一定假设条件后,根据观测到的混合信号还原分离出若干原始信号.阐述了盲......
该文研究超定盲信号分离,即观测信号个数不少于源信号个数情况下的盲信号分离问题。作者 从分离矩阵的奇异值分解出发,首先提出一......
利用一种基于多时延解相关准则的代价函数和自然梯度原则,分别推导出非平稳信号在瞬态线性混合及卷积混合情况下的在线盲分离算法,......
常规反褶积方法在地震子波和反射系数未知的情况下，需要做统计性假设，这样往往会降低地震数据处理的分辨率和可靠性。基于自然梯度的......
