【摘 要】
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基于概率密度非参数估计的广义k-最近邻估计(GKNN)和线性独立成分分析(ICA)神经网络,提出了一种新的ICA非参数算法,实现了对源信号分布的全"盲"要求.传统的ICA算法不能分离一
【出 处】
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西安电子科技大学学报（自然科学版）
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基于概率密度非参数估计的广义k-最近邻估计(GKNN)和线性独立成分分析(ICA)神经网络,提出了一种新的ICA非参数算法,实现了对源信号分布的全"盲"要求.传统的ICA算法不能分离一般的包括超高斯、亚高斯和非对称分布的杂系混合信号,因此它们需知道源信号的一些信息.基于GKNN的非参数密度估计直接由观测信号样本出发,实现了对分离信号评价函数的直接估计,从而在一定程度上解决了ICA算法中如何选取估计信号评价函数的难题.所提算法可以只用一种灵活的评价函数分离任意的杂系混合信号,该算法为ICA的更广泛应用铺平了道路.模拟实验从统计性质和计算时间说明了所提算法性能的优越性.
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