【摘 要】
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本文基于已有的卷积核补偿(CKC)方法,提出了一种新的信号分解方法。该方法与自组织映射神经网络相结合,首先找出一个在某一时刻具有发放活动的脉冲序列,其次对这个脉冲序列的
【机 构】
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浙江大学电气工程学院,天地科技股份有限公司,
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本文基于已有的卷积核补偿(CKC)方法,提出了一种新的信号分解方法。该方法与自组织映射神经网络相结合,首先找出一个在某一时刻具有发放活动的脉冲序列,其次对这个脉冲序列的一些较大值所对应的时刻利用自组织映射神经网络进行分类,然后利用分类后的时刻所对应的测量信号的值求出最终的一个信号源的发放序列。通过随机混合矩阵合成产生的仿真信号进行测试,表明所提出的方法是有效的。
In this paper, a new method of signal decomposition is proposed based on the existing CKC method. This method, combined with self-organizing map neural network, first finds a pulse sequence that has activity at a certain moment and secondly classifies the moment corresponding to some larger value of this pulse sequence by using self-organizing map neural network, and then The distribution sequence of the last signal source is obtained by using the value of the measurement signal corresponding to the classified time. The simulation results from the random mixed matrix synthesis show that the proposed method is effective.
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