基于奇异值分解的超定盲信号分离

被引：18

作者：

朱孝龙

张贤达

机构：

[1] 西安电子科技大学雷达信号处理重点实验室

[2] 清华大学自动化系智能技术与系统国家重点实验室西安

[3] 北京

来源：

电子与信息学报 | 2004年 / 03期

关键词：

盲信号分离; 独立分量分析; 相对梯度; 自然梯度; 奇异值分解;

D O I：

暂无

中图分类号：

TN911.7 [信号处理];

学科分类号：

0711 ; 080401 ; 080402 ;

摘要：

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,首先提出一种基于独立分量分析的超定盲信号分离代价函数,接着推导了一般梯度学习算法。此后,借助于相对梯度的概念,证明超定盲信号分离与通常的完备盲信号分离具有相同形式的自然梯度算法。仿真试验验证了算法的有效性。

引用

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