10.3969/j.issn.1674-2605.2013.01.005
高斯混合模型盲信号分离方法的CUDA实现*
对一组线性瞬时混合信号，采用高斯混合模型拟合各个独立源的概率密度分布进行分离，其复杂度随信号源数量、高斯混合模型阶数的增加急剧上升。提出用统一计算设备架构（compute unified device architecture， CUDA）对该分离方法进行设计，实现该方法的并行加速处理。实验结果表明，此加速方案可以有效降低该盲分离方法的时间复杂度。
盲分离、高斯混合模型、统一计算设备架构
P31;TP3
广东省级大学生创新训练项目1057312043；广东药学院大学生创新实验项目85。
2013-09-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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