基于统计估计的盲信号分离算法

• 作者: 胡光锐 虞晓
• 来源期刊: 上海交通大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 盲信号分离 扩展最大熵算法 反馈结构
• 年，卷（期）: 1999,（5）
• 页码范围: 566-569
• 分类号: TN912.3
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1006-2467.1999.05.017

摘要

最大熵法(Maximum Entropy,ME)和最小互信息量法(Minimum Mutual Information, MMI)是两种目前最常用的盲信号分离算法.在分析ME与MMI算法的基础上,提出了一种利用反馈结构的输出信号概率密度函数(pdf)估计的增强ME算法.与传统ME算法相比较,新算法无需给出传统ME算法中神经元非线性函数的具体表达形式,而是直接利用输出信号pdf估计来推导算法的迭代核,进行算法自适应.分析了应用几种不同pdf估计方法的新算法迭代公式.通过计算机模拟表明,新算法比传统ME算法对于解决卷积混合输入的盲信号分离问题时,具有更好的算法性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡光锐	上海交通大学电子工程系	130	1646	20.0	35.0
2	虞晓	上海交通大学电子工程系	7	164	6.0	7.0