基于A-DBSCAN的欠定盲源分离算法

来源 :系统工程与电子技术 | 被引量 : 0次 | 上传用户：sandro

【摘要】

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为提升欠定盲源分离问题中混合矩阵的估计精度,在噪声环境下基于密度的空间聚类(density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN)算法的基础上,提出一

【作者】

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季策穆文欢耿蓉

【机构】

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东北大学计算机科学与工程学院,东北大学医学影像智能计算教育部重点实验室

【出处】

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系统工程与电子技术

【发表日期】

：

2020年12期

【关键词】

：

欠定盲源分离密度聚类曲线拟合邻域半径邻域点数 underdetermined blind source separationdensity cluste

【基金项目】

：

国家自然科学基金(61671141,61701100,61673093)资助课题

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为提升欠定盲源分离问题中混合矩阵的估计精度,在噪声环境下基于密度的空间聚类(density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN)算法的基础上,提出一种自适应确定输入参数的DBSCAN算法(adaptive DBSCAN,A-DBSCAN)用于混合矩阵估计。针对DBSCAN算法邻域半径(Eps)及邻域点数(MinPts)依赖人为设定的问题,首先利用曲线拟合方法得出Eps,然后通过分析聚类输出类别数与噪声点数关系确定MinPts

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