10.3969/j.issn.1001-2400.2008.02.009
一种按块递归的盲源分离方法
自然梯度算法比随机梯度算法有更好的收敛性能和数值稳定性,块递归算法需要较少的运算时间. 结合这两者的优点,提出一种基于块递归的盲源分离算法. 首先基于自然梯度和非线性主分量分析,构造出按块递归更新的矩阵方程, 然后用QR分解和回代法逐块求解该矩阵方程得到最优分离矩阵. 与已有递归型盲源分离算法相比, 数值仿真实验表明本方法运行一次所需平均时间减少了65%, 所求矩阵的正交性能指标改善了10dB.
盲源分离、自然梯度、非线性主分量分析、块递归
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TN911.7
国家自然科学基金60672128
2008-05-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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