【摘 要】
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针对传统盲源分离（BSS）算法采用固定步长难以同时兼顾收敛速度和稳态误差的难题,采用等变自适应盲源分离（EASI）算法,提出了一种基于分离指标的变步长等变自适应盲源分离算法（VS-SI
【机 构】
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西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室
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针对传统盲源分离（BSS）算法采用固定步长难以同时兼顾收敛速度和稳态误差的难题,采用等变自适应盲源分离（EASI）算法,提出了一种基于分离指标的变步长等变自适应盲源分离算法（VS-SI）。该算法利用EASI收敛条件,构造表征信号分离程度的分离指标,并设计带遗忘因子的更新算法,以减小历史数据误差的影响,实现分离指标的自适应计算,并采用一个非线性单调递增函数实现步长的自适应调节。通过与固定步长的自然梯度算法（FS-NG）、固定步长的EASI算法（FS-EASI）、步长指数衰减算法（EDS）和基于权重正交约束变
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