【摘 要】
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独立分量分析(ICA)是一种把多维随机矢量转换为尽可能统计独立的分量的统计方法,被广泛用于非高斯信号处理领域。本文给出了一种基于峰度的盲源分离(BSS)算法,也可看作是最大
【机 构】
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河南郑州解放军信息工程大学信息工程学院,河南郑州解放军信息工程大学信息工程学院,河南郑州解放军信息工程大学信息工程学院 450002,450002,450002
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独立分量分析(ICA)是一种把多维随机矢量转换为尽可能统计独立的分量的统计方法,被广泛用于非高斯信号处理领域。本文给出了一种基于峰度的盲源分离(BSS)算法,也可看作是最大似然方法的扩展,解决了最大似然方法限制过多的缺陷,且与用Comon的方法求解Givens矩阵相比,结构清晰、实现简单。仿真证明了算法的有效性。
Independent Component Analysis (ICA) is a statistical method that transforms multidimensional random vectors into as many independent statistics as possible, and is widely used in non-Gaussian signal processing. This paper presents a kurtosis based blind source separation (BSS) algorithm can also be seen as an extension of the maximum likelihood method to solve the limitation of the maximum likelihood method is too limited, and Comon’s solution Givens Compared to the matrix, the structure is clear and easy to implement. Simulation shows the effectiveness of the algorithm.
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