【摘 要】
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提出一种基于免疫遗传优化神经网络的盲信号分离算法.该算法用网络的第一层先对观测矢量作预处理,将其降维与白化,再用网络的第二层对信号进行分离;分离层的权矩阵设计成正交
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提出一种基于免疫遗传优化神经网络的盲信号分离算法.该算法用网络的第一层先对观测矢量作预处理,将其降维与白化,再用网络的第二层对信号进行分离;分离层的权矩阵设计成正交矩阵,并采用免疫遗传优化与独立分量分析相结合的算法,对网络分离层的权值进行训练,其中,取高阶统计量峭度的变形作为训练的代价函数.实验表明,该算法对于盲信号分离是有效的.
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