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基于遗传算法的盲源分离研究

2013-08-26 01:00

全部作者： 汤良 宋佩 张永正 第1作者单位： 中国矿业大学信息与电气工程学院 摘要： 盲源信号分离[3]（Blind Source Separation,BSS）是研究如何从观测到的混合信号中估计或恢复独立的源信号，其核心问题是分离（或解混合）矩阵的学习算法。盲源信号分离在生物医学、语音识别、通信等众多领域有着重要的理论价值和实际意义。独立分量分析是解决该问题的新技术,而基于4阶累计量的联合对角化的JADE[1]（Joint Approximate decomposition of Eigen matrices）算法,是独立分量分析最常用的算法,但此算法在k > 2 时得到近似解,且结果不精确，本文研究了1种基于遗传算法盲源信号分离的算法，此算法克服了JADE 算法的不足,理论分析和仿真结果表明了该算法的可行性和有效性。 关键词： 盲源信号分离；联合对角化；高阶累计量；遗传算法 (浏览全文) 发表日期： 2008年04月24日 同行评议：

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