10.3969/j.issn.1001-2400.2010.05.011
一种基于L1稀疏正则化和非负矩阵分解的盲源信号分离新算法
针对线性混合模型下的盲源分离这一反问题,提出了一种结合迭代正则化和非负矩阵分解的交替最小化算法.首先把该问题转化为有界约束的二次规划,然后采用了一种自适应BB(Barzilai-Borwein)步长的投影梯度算法来求解.该方法不仅可减少存储量,提高算法速度,而且还很好地刻画了信号的稀疏性和独立性.理论分析和数值试验都验证了该方法的有效性,对混合的二维图像能提高分离的信干比.
盲源信号分离、反问题、非负矩阵分解、投影梯度算法、信干比
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TN911.73
国家自然科学基金资助项目60603098,61072144;2009年度西安电子科技大学基本科研业务费资助项目JY10000970004
2010-11-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
835-841
