信号处理
信號處理
신호처리
SIGNAL PROCESSING
2011年
8期
1189-1194
,共6页
欠定混合%盲辨识%特征矩阵联合近似对角化%平行因子分解%联合对角化%平均相关误差
欠定混閤%盲辨識%特徵矩陣聯閤近似對角化%平行因子分解%聯閤對角化%平均相關誤差
흠정혼합%맹변식%특정구진연합근사대각화%평행인자분해%연합대각화%평균상관오차
针对源信号个数未知的欠定混合盲源分离问题,本文提出了一种基于特征矩阵联合近似对角化(Joint Approximate Diagonalization of Eigenmatrices,JADE)和平行因子分解的欠定混合盲辨识算法,该算法不需要源信号满足稀疏性要求,仅在源信号满足相互独立和最多一个高斯信号的条件下,通过将JADE算法中的样本四阶协方差矩阵叠加成三阶张量,再对此三阶张量进行平行因子分解来完成源信号数和混合矩阵的估计,由于平行因子分解的唯一辨识性在欠定条件下仍然满足,该算法能够解决欠定盲源分离问题.并对该欠定混合盲辨识算法进行了深入的分析.通过仿真实验,计算估计矩阵与混合矩阵的平均相关误差,结果表明本文提出的算法在适定和欠定混合时均具有很好的辨识效果,而且实现简单,可满足实际应用的要求.
針對源信號箇數未知的欠定混閤盲源分離問題,本文提齣瞭一種基于特徵矩陣聯閤近似對角化(Joint Approximate Diagonalization of Eigenmatrices,JADE)和平行因子分解的欠定混閤盲辨識算法,該算法不需要源信號滿足稀疏性要求,僅在源信號滿足相互獨立和最多一箇高斯信號的條件下,通過將JADE算法中的樣本四階協方差矩陣疊加成三階張量,再對此三階張量進行平行因子分解來完成源信號數和混閤矩陣的估計,由于平行因子分解的唯一辨識性在欠定條件下仍然滿足,該算法能夠解決欠定盲源分離問題.併對該欠定混閤盲辨識算法進行瞭深入的分析.通過倣真實驗,計算估計矩陣與混閤矩陣的平均相關誤差,結果錶明本文提齣的算法在適定和欠定混閤時均具有很好的辨識效果,而且實現簡單,可滿足實際應用的要求.
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