任意概率密度信号的盲分离

来源 :微计算机信息 | 被引量 : 0次 | 上传用户：hyzxp01

【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

【作者】

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丁铎贾永强王映民

【机构】

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450002

【出处】

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微计算机信息

【发表日期】

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2005年10X期

【关键词】

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ICA 盲源分离最大似然扩展最大似然Givens矩阵 ICA Blind Source Separation （BSS） Maximum Likelih

【基金项目】

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中国科学院资助项目

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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.

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