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为了分离超高斯与亚高斯信号，利用小波变换的高低频系数作为平滑因子，建立以分母作为预测误差的信噪比目标函数，优化目标函数以求解分离矩阵．仿真表明，该算法能够有效地分离出源信号．
基于小波平滑的超高斯与亚高斯信号盲源分离算法
【摘 要】
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为了分离超高斯与亚高斯信号，利用小波变换的高低频系数作为平滑因子，建立以分母作为预测误差的信噪比目标函数，优化目标函数以求解分离矩阵．仿真表明，该算法能够有效地分离出源信
【机 构】
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西华大学网络中心,西南交通大学信息与科学技术学院,四川石油管理局钻采工艺研究所
【出 处】
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信息与控制
【发表日期】
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2007年6期
其他文献
给出了利用基因表达式编程(GEP)进行非线性系统辨识的方法,弥补了传统辨识方法需要过多预知信息的不足,有着比遗传编程(GP)更简洁有效的系统模型结构表达方式.利用改进的遗传算法(GA)并行地进行模型参数进化,可以在有限的给定数据内得到合适的模型.关于模型适应度的定义,综合考虑了精确性和复杂性因素,能够获取一种比较折中的辨识结果.仿真结果表明,这种方式可以快速、准确地获取非线性模型.